TanStack Router DevTools 在 Plasmo 框架中的兼容性问题解析
问题背景
在开发浏览器扩展时,许多开发者会选择 Plasmo 框架来构建 Chrome 扩展的选项页面(Options Page)。近期有开发者反馈,在将 TanStack Router DevTools 从旧版本升级到最新版本后,出现了客户端 API 在服务端调用的错误。
错误现象
开发者在使用 Plasmo 框架结合 TanStack Router 开发选项页面时,升级 DevTools 后控制台会抛出以下错误:
Uncaught Error: Client-only API called on the server side. Run client-only code in onMount, or conditionally run client-only component with <Show>.
这个错误表明开发工具中的某些 API 被错误地在服务端环境下执行,而实际上它们应该只在客户端运行。
问题根源
经过深入分析,这个问题主要源于两个方面:
-
Parcel 打包工具的默认配置:Plasmo 框架底层使用 Parcel 作为打包工具,而 Parcel 默认没有启用 package exports 功能。这导致在解析模块时无法正确识别开发工具包的导出配置。
-
开发环境与生产环境的差异:最新版本的 TanStack Router DevTools 对开发环境和生产环境做了更严格的区分,需要开发者明确指定是否要在生产环境中使用。
解决方案
要解决这个问题,开发者需要在项目中做以下配置调整:
- 启用 Parcel 的 package exports 功能: 在项目的 package.json 文件中添加以下配置:
"@parcel/resolver-default": {
"packageExports": true
}
这个配置会告诉 Parcel 打包工具启用 package exports 功能,从而正确解析模块的导出结构。
- 区分开发和生产环境的使用:
如果需要在生产环境中使用 DevTools,应该显式导入
TanStackRouterDevtoolsInProd而非普通的开发工具组件。这种设计是为了避免意外在生产环境中引入开发工具,影响性能。
技术原理
这个问题的本质在于现代 JavaScript 模块系统的复杂性。Package exports 是 Node.js 12+ 引入的功能,它允许包作者更精细地控制模块的导出方式。当打包工具没有正确识别这些导出配置时,就可能导致模块解析失败或行为异常。
在 React 生态中,客户端和服务端渲染的边界需要特别注意。许多开发者工具都明确设计为仅在客户端运行,因为它们可能依赖浏览器特有的 API(如 window 对象)。当这些工具被意外在服务端执行时,就会抛出类似的错误。
最佳实践建议
-
明确环境区分:在使用任何开发者工具时,都应该清楚地了解它们适用的环境,并通过条件渲染或动态导入确保它们只在正确的环境中加载。
-
保持依赖更新:定期检查并更新项目依赖,但要注意查看更新日志中的破坏性变更。
-
理解构建工具配置:深入了解项目使用的构建工具(如 Parcel、Webpack 等)的配置选项,特别是与模块解析相关的部分。
-
错误处理:对于可能在不同环境执行的代码,添加适当的错误边界或环境检测逻辑,提供更友好的错误提示。
通过理解这些底层原理和采取适当的配置措施,开发者可以顺利地在 Plasmo 框架中使用最新版本的 TanStack Router DevTools,同时避免类似的兼容性问题。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00