CLOG项目在Android Termux环境下的ECL兼容性问题解析
背景介绍
CLOG是一个基于Common Lisp的Web应用开发框架,它允许开发者使用Lisp语言构建现代Web应用程序。近期有用户反馈在Android Termux环境中使用ECL(Embeddable Common Lisp)实现时,加载clog/tools组件时遇到了编译错误。
问题现象
当用户尝试在Termux环境中通过ECL 23.9.9加载clog/tools组件时,系统报错显示"没有名为ASDF/SYSTEM-REGISTRY的包",导致编译失败。具体错误信息表明在编译panel-projects文件时出现了COMPILE-FILE-ERROR。
技术分析
经过项目维护者的深入调查,发现该问题与ECL的特殊实现方式有关:
-
ASDF版本差异:最新版本的ECL使用了自定义的ASDF(Another System Definition Facility)实现,这与标准ASDF存在一些不兼容之处。特别是ASDF/SYSTEM-REGISTRY这个包在ECL的自定义ASDF中不存在。
-
符号替换问题:有趣的是,这个不存在的包名实际上并未直接出现在CLOG的源代码中,而是在代码生成过程中被自动替换引入的。这表明Lisp读取器(reader)在特定情况下会进行符号替换,这是需要开发者注意的一个潜在问题点。
-
构建系统兼容性:CLOG的构建器项目系统在当前版本中与ECL存在兼容性问题,但应用本身在ECL上运行良好。项目维护者正在开发新的构建系统以解决这一问题。
解决方案
对于希望在Termux环境中使用CLOG的开发者,目前有以下几种解决方案:
-
使用SBCL替代ECL:在Termux环境中安装并配置SBCL(Steel Bank Common Lisp),这是当前最稳定的选择。
-
等待新版本发布:项目维护者表示将在1-2周内发布新的构建系统,届时将原生支持ECL。
-
使用最新代码:从Git仓库或Ultralisp获取最新代码,这些版本已经包含了对ECL的兼容性修复。
实践验证
最新版本的CLOG已经能够在Termux的ECL环境中正常运行。有用户成功验证了这一点,并展示了在手机Firefox浏览器中运行的CLOG应用截图,证明了这一跨平台方案的可行性。
技术展望
这一案例展示了将专业级开发环境移植到移动设备的可能性。开发者现在可以在Android手机上使用完整的Common Lisp开发环境,并通过CLOG框架构建Web应用。项目维护者特别指出,用户甚至可以获取手机IP地址,在电脑上访问运行在手机上的CLOG构建器,实现跨设备开发工作流。
对于使用Librem 5等Linux手机的用户,同样可以尝试安装CLOG,进一步扩展移动开发的边界。这为嵌入式开发和移动端原型设计提供了新的可能性。
总结
CLOG项目在持续改进对不同Lisp实现的支持,特别是在移动设备环境下的兼容性。虽然当前版本在ECL上存在一些构建系统的问题,但应用本身运行良好,且新的构建系统即将发布。这体现了开源项目快速迭代、积极响应用户反馈的特点,也为移动端Lisp开发开辟了新途径。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
GOT-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。00