Nest CLI 11.0.0 版本发布:构建工具链全面升级
项目背景
Nest CLI 是 NestJS 框架的官方命令行工具,它为开发者提供了项目初始化、代码生成、构建打包等一系列便捷功能。作为 NestJS 生态系统的核心组成部分,Nest CLI 极大地简化了开发流程,让开发者能够更专注于业务逻辑的实现。
主要更新内容
1. 构建系统增强
新版本引入了 nest build --all 标志,这是一个重大改进。该功能允许开发者一次性构建工作区中的所有项目,特别适合 monorepo 架构的项目。在大型项目中,手动逐个构建各个子项目既耗时又容易出错,这个新特性显著提升了构建效率。
2. 环境配置优化
新增的 --env-file 标志为环境变量管理带来了更多灵活性。开发者现在可以指定自定义的环境文件路径,不再局限于默认的 .env 文件。这一改进使得多环境配置管理更加方便,特别是在需要区分开发、测试和生产环境的场景下。
3. 文件监控改进
nest start --watch 命令新增了禁用 shell 模式的选项。在某些特殊开发环境下,shell 模式可能会带来兼容性问题,这个新选项为开发者提供了更多控制权,可以根据实际需求选择是否启用 shell 模式。
4. 配置标准化
为了减少混淆,新版本移除了不常见的 CLI 配置文件命名变体。这一改变虽然可能导致一些现有项目需要调整配置文件名,但从长远来看有助于统一项目结构,降低维护成本。
5. 依赖项升级
本次更新包含了多个关键依赖项的升级:
- glob 升级至 v11 版本
- inquirer 包更新
- chokidar 升级至 v4
- angular-cli 升级至 v19 版本
这些依赖项的更新不仅带来了性能改进和 bug 修复,还确保了与最新生态系统工具的兼容性。
迁移建议
对于计划升级到 11.0.0 版本的用户,建议:
- 仔细阅读官方迁移指南,了解破坏性变更
- 检查项目中是否使用了非标准的 CLI 配置文件命名
- 测试
--env-file新功能在多环境下的表现 - 评估
nest build --all对现有构建流程的影响
总结
Nest CLI 11.0.0 版本通过引入多项实用功能和进行必要的依赖升级,进一步巩固了其作为 NestJS 开发利器的地位。这些改进特别有利于大型项目和复杂开发环境的构建与管理。建议所有 NestJS 开发者评估升级的可能性,以充分利用这些新特性带来的开发效率提升。
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-1.5暂无简介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
Spark-Formalizer-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
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