RSBuild项目中解决TDZ问题的正确方式
背景介绍
在JavaScript开发中,时间死区(Temporal Dead Zone, TDZ)是一个常见的概念,它指的是在代码执行过程中,使用let或const声明的变量在声明之前不可访问的区域。这个问题在大型遗留代码库中尤为常见,特别是当代码中存在大量"no-use-before-define"情况时。
问题现象
开发者在使用RSBuild构建工具时,遇到了TDZ相关问题。他们尝试通过配置tools.rspack.output.environment.const=false来解决这个问题,期望这样能让构建输出使用var而不是const/let声明变量,从而避免TDZ问题。然而,这个配置并没有产生预期效果。
配置误解解析
实际上,output.environment.const配置项仅影响RSPack运行时生成的代码,而不会影响开发者编写的源代码(如src/App.tsx中的代码)。这是与webpack保持一致的行为设计。因此,试图通过这个配置来解决源代码中的TDZ问题是行不通的。
正确解决方案
对于源代码中的TDZ问题,有以下几种解决方案:
-
修改源代码:这是最根本的解决方案,重构代码以避免变量在声明前使用。
-
降级到ES5:对于无法修改源代码的大型遗留项目,可以通过配置browserslist来强制输出ES5代码。ES5使用var声明变量,不存在TDZ问题。这是处理大型遗留代码库中TDZ问题的有效方法。
实施建议
对于需要降级到ES5的项目,建议在项目配置文件中添加适当的browserslist配置。这样构建工具会自动将代码转换为ES5语法,使用var代替let/const,从根本上避免TDZ问题。
总结
理解构建工具配置的作用范围至关重要。output.environment.const配置仅适用于构建工具运行时生成的代码,而非开发者编写的源代码。对于源代码中的TDZ问题,要么重构代码,要么通过browserslist配置降级到ES5语法,这才是正确的解决路径。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00