在VXRN项目中解决JSX语法在.js文件中的支持问题
背景介绍
在使用VXRN(一个基于Vite的React Native框架)开发应用时,开发者经常会遇到一个典型问题:某些React Native生态的第三方库(如react-native-vector-icons)会在.js文件中直接使用JSX语法,而现代构建工具通常默认只对.jsx或.tsx文件启用JSX语法支持。
问题分析
这个问题源于React Native生态的特殊性。React Native官方构建工具Metro对代码规范要求较为宽松,允许开发者在.js文件中直接使用JSX语法,也不强制移除Flow类型注解。然而,当这些库被用于基于Vite的项目时,Vite默认的构建规则会严格区分.js和.jsx文件,导致构建失败。
解决方案
VXRN团队提供了几种解决方案来处理这类兼容性问题:
1. 使用deps配置进行包级别修复
在vite.config.ts中,可以通过配置one插件的deps选项来指定特定包的转换规则:
export default {
plugins: [
one({
deps: {
'react-native-vector-icons': {
'**/*.js': [
'jsx', // 转换.js文件中的JSX语法
'flow', // 移除Flow类型注解
],
},
},
}),
],
}
这种方案可以精确控制特定npm包的构建行为,而不影响项目其他部分的构建规则。
2. 优化依赖处理
对于react-native-vector-icons这类库,还需要确保其被正确包含在SSR优化的依赖中:
export default {
plugins: [
one({
ssr: {
optimizeDeps: {
include: ['react-native-vector-icons/Ionicons'],
},
},
}),
],
}
这样可以确保在服务端渲染时也能正确处理这些依赖。
注意事项
-
字体兼容性:不同图标集(如FontAwesome)可能在Expo Go中不可用,需要额外处理字体资源。
-
react-native包的排除:在Web构建时,VXRN会默认排除react-native包以减少体积,这可能导致某些RN库无法正常工作,需要特别注意。
-
构建性能:虽然这些解决方案有效,但会增加构建时间,建议仅对确实需要的库应用这些规则。
未来展望
VXRN团队正在探索更完善的解决方案,特别是与Rolldown构建工具的集成,以期在未来版本中提供更优雅的React Native生态兼容性支持。
通过以上方法,开发者可以顺利地在VXRN项目中使用那些原本为React Native Metro构建工具设计的第三方库,大大扩展了VXRN的生态兼容性。
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