Moon项目v1.36.0版本发布:工具链插件与远程缓存能力升级
Moon是一个现代化的构建系统和任务运行器,旨在为多语言、多项目的代码库提供统一的开发体验。它通过智能的任务编排、依赖管理和缓存机制,显著提升了开发团队的构建效率。本次发布的v1.36.0版本带来了多项重要更新,特别是在工具链插件支持和远程缓存功能方面有了显著增强。
工具链插件支持全面升级
本次版本最引人注目的变化是对工具链插件的不稳定支持进行了大幅扩展。Moon现在允许插件通过WASM API深度参与项目的构建生命周期:
-
项目图扩展:插件现在可以向项目图中注入额外的依赖关系、任务定义和项目别名。这使得工具链能够根据自身特性动态调整项目结构。
-
环境设置与依赖安装:新增了
SetupEnvironment
和InstallDependencies
两个核心动作,分别对应setup_environment
和install_dependencies
WASM API。这些API让插件能够在任务执行前准备必要的环境条件。 -
任务执行增强:插件现在可以干预任务执行过程,包括:
- 在命令或脚本执行前注入额外参数
- 将依赖和锁文件信息纳入哈希计算,确保缓存正确性
-
Docker集成改进:
docker prune
命令现在利用新的WASM API与工具链插件交互,实现了更智能的容器清理机制。
图形化工具增强
Moon的图形化分析工具现在支持自定义主机和端口配置:
moon action-graph
、moon task-graph
和moon project-graph
命令新增了--host
和--port
选项,方便开发者在不同环境中使用这些可视化工具。
输入处理优化
针对持续集成场景,v1.36.0改进了文件变更检测机制:
moon ci
和moon run
命令新增--stdin
选项,允许通过标准输入传递变更文件列表,而非依赖VCS命令检测。这种显式的方式避免了之前版本中出现的边缘情况问题。
远程缓存可靠性提升
远程缓存功能在本版本中获得了多项改进:
-
完整性验证:新增
unstable_remote.cache.verifyIntegrity
配置项,启用后会校验下载的缓存blob的摘要,确保数据完整无误。虽然会轻微影响性能,但大幅提高了可靠性。 -
失败回滚机制:当缓存恢复过程部分失败时,系统会自动清理已写入的文件,保持工作区一致性。
-
批量检查优化:缓存blob的存在性检查现在采用批量化并行处理,显著提升了效率。
-
纯环境变量配置:现在可以完全通过环境变量启用远程缓存功能,简化了配置流程。
代码生成能力扩展
模板系统新增了对复杂数据类型的支持:
template.yml
现在支持array
和object
类型的变量,这些值必须符合JSON格式规范。generator.templates
配置项新增了对HTTPS归档文件的支持,可以直接从网络URL加载模板资源。
其他重要改进
-
任务输入限制解除:移除了对
moon.{yml,pkl}
作为任务输入的限制,不过在使用**/*
通配符时仍会被排除。 -
终端提示修复:解决了终端提示验证有时不触发的问题。
-
缓存一致性增强:
- 修复了任务依赖的
args
或env
变更时缓存不失效的问题 - 命令行环境变量现在能正确覆盖任务定义中的
env
- 修复了任务依赖的
-
依赖关系修正:
- 修复了基于标签的任务依赖未正确创建隐式项目依赖的问题
- 改进了任务/命令参数的引号处理逻辑
插件API扩展
工具链插件开发者将获得一系列新的WASM API:
- 项目图操作:
extend_project_graph
- 任务扩展:
extend_task_command
、extend_task_script
- 依赖管理:
locate_dependencies_root
、parse_manifest
、parse_lock
- 多项输入输出结构的扩展,支持更丰富的操作类型和数据传递
底层升级
项目内部完成了多项技术栈更新:
- Rust工具链升级至v1.87.0
- proto依赖从v0.47.11升级至v0.49.1
Moon v1.36.0版本通过增强工具链插件支持和改进远程缓存等核心功能,进一步巩固了其作为现代化构建系统的地位。这些改进不仅提升了开发体验,也为更复杂的构建场景提供了可靠支持。
- 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~042CommonUtilLibrary
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!C0298- 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









