eza项目在Windows系统通过winget安装失败的解决方案
2025-05-15 23:07:00作者:廉皓灿Ida
eza是一款现代化的文件列表工具,作为exa的替代品而开发。近期有用户在Windows 23H3系统上尝试通过winget包管理器安装最新版本eza时遇到了安装失败的问题。
问题现象
用户在Windows 23H3系统上执行winget安装命令时,系统返回了以下错误信息:
An unexpected error occurred while executing the command:
[YAML:Policy] unsupported control character [line 1; col 14]
0x8a150004 : Opening manifest failed
该错误不仅出现在最新版本,在尝试安装0.18.11和0.18.10版本时也出现了同样的问题。
问题根源
经过技术分析,发现问题的根源在于eza项目的YAML清单文件中存在格式问题。具体来说,在eza-community.eza.locale.en-US.yaml文件中,描述(Description)部分的双引号格式不符合winget的严格解析要求。
YAML作为一种数据序列化语言,对格式有严格要求。winget在解析清单文件时采用了较为严格的策略,对于不符合规范的字符会直接报错而非尝试修复。
解决方案
针对此问题,社区开发者已经提交了修复方案:
- 使用yq工具对YAML文件进行重新格式化
- 修正了描述部分的双引号使用方式
- 确保所有YAML文件符合winget的解析规范
该修复已经合并到主分支,用户现在可以通过winget正常安装eza工具。
技术背景
winget作为Windows的官方包管理器,依赖清单文件来获取软件包的元数据。这些清单文件采用YAML格式,必须严格遵守规范:
- 正确的缩进和层级结构
- 合法的控制字符
- 一致的引号使用
- 有效的转义序列
开发者在使用YAML时应当注意这些细节,特别是当软件需要跨平台分发时,不同平台上的工具链可能对YAML的解析严格程度有所不同。
总结
这个案例展示了开源协作的高效性——从问题报告到修复提交仅用了两天时间。它也提醒开发者,即使是看似简单的配置文件,也需要考虑不同环境下解析器的差异性。对于终端用户而言,遇到类似问题时可以关注项目的更新状态,通常这类问题会很快得到解决。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
405
3.14 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
225
251
暂无简介
Dart
672
159
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
663
319
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
657
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
325
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
868