Compose Multiplatform 1.6.10-beta02与Kotlin 2.0.0-RC1在Android多风味构建中的资源生成问题解析
问题背景
近期开发者在使用Compose Multiplatform 1.6.10-beta02版本配合Kotlin 2.0.0-RC1编译器时,遇到了一个与Android风味构建相关的资源生成问题。当项目采用多模块结构并配置了Android风味(如staging/production)时,Gradle同步阶段会出现资源任务依赖相关的错误提示。
错误现象
在项目同步过程中,控制台会输出类似以下错误信息:
Querying the mapped value of provider(java.util.Set) before task ':module:androidStagingDebugResourcesCopyHierarchicalMultiplatformResources' has completed is not supported
这些错误信息会出现在所有配置了androidStagingDebug风味的模块中,表明资源复制任务在执行时序上出现了问题。
技术分析
这个问题本质上属于构建工具链的兼容性问题,涉及以下几个技术层面:
-
Compose资源系统:Compose Multiplatform引入了新的跨平台资源管理机制,支持在共享模块中定义资源并在各平台间复用。
-
Android风味机制:Android Gradle Plugin(AGP)的风味系统允许为不同环境构建变体,每个变体可能有独立的资源配置。
-
任务依赖关系:Gradle构建过程中,资源处理任务需要按照正确的顺序执行,特别是在多模块项目中。
影响范围
该问题主要影响以下场景:
- 使用Kotlin 2.0.0-RC1编译器的项目
- 配置了Android风味的多模块项目
- 采用Compose Multiplatform资源系统的项目
- 涉及桌面、iOS、Web和Android多平台构建
临时解决方案
虽然这是一个工具链层面的问题,但开发者可以采取以下临时措施:
- 降级Kotlin编译器到稳定版本
- 暂时简化风味配置
- 等待官方修复版本发布
问题本质
经过技术团队分析,这个问题实际上是Kotlin Gradle插件(KGP)或Android Gradle插件(AGP)的兼容性问题。值得注意的是,实际的构建过程能够正常完成,只是IDE的项目同步阶段会出现错误提示。
未来展望
JetBrains团队已经将此问题记录在案,预计会在后续版本中修复。对于开发者而言,理解这个问题有助于更好地规划项目升级路径,特别是在采用预览版工具链时。
建议开发者在遇到类似问题时,关注工具链各组件的版本兼容性,特别是在使用beta/RC版本的编译器或框架时,做好相应的风险评估和回退方案。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~044CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0300- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









