NestJS CLI 在 PowerShell 环境下的使用问题解析
问题现象
许多 Windows 开发者在使用 NestJS CLI 工具时,特别是在 PowerShell 环境下,会遇到无法直接执行 nest 命令的情况。这个问题尤其常见于使用 VSCode 作为开发环境的 Windows 用户,因为 VSCode 默认集成终端就是 PowerShell。
问题本质
这个现象并非 NestJS CLI 本身的缺陷,而是与 Node.js 模块在 Windows 系统下的安装方式和 PowerShell 的执行策略有关。当开发者全局安装 @nestjs/cli 后,期望能像其他 CLI 工具一样直接使用 nest 命令,但在 PowerShell 中却遇到了执行障碍。
解决方案
推荐方案:使用 npx 命令
最佳实践是避免全局安装 NestJS CLI,而是使用 Node.js 自带的 npx 工具来运行 CLI 命令。这种方式有以下优势:
- 确保每个项目使用特定版本的 CLI 工具
- 避免全局环境污染
- 自动处理版本兼容性问题
使用方式:
npx @nestjs/cli new 项目名称
对于已有项目中的操作:
npx nest generate controller 控制器名称
替代方案:调整 PowerShell 执行策略
如果确实需要全局安装并使用 nest 命令,可以尝试调整 PowerShell 的执行策略:
- 以管理员身份运行 PowerShell
- 执行以下命令:
Set-ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser
注意:修改执行策略会降低系统安全性,需谨慎操作。
技术背景
在 Windows 系统中,Node.js 全局安装的二进制文件通常会被放置在用户目录下的 AppData 文件夹中。PowerShell 默认的执行策略(Restricted 或 AllSigned)会阻止这些脚本的执行,这是出于安全考虑的设计。
相比之下,传统的 CMD 终端没有这种限制,这也是为什么同样环境下 CMD 可以正常执行 nest 命令而 PowerShell 不能的原因。
最佳实践建议
-
项目级别安装:在每个 NestJS 项目中,推荐将
@nestjs/cli作为开发依赖安装,这样可以确保团队成员使用相同版本的 CLI 工具。 -
使用 package.json 脚本:在项目的 package.json 中定义常用命令,如:
{
"scripts": {
"start": "nest start",
"build": "nest build"
}
}
- 跨平台一致性:使用 npx 或项目本地安装的方式可以确保开发环境在不同操作系统上表现一致,减少因环境差异导致的问题。
总结
NestJS CLI 在 PowerShell 中的使用问题本质上是 Windows 系统安全策略与 Node.js 模块安装机制的交互问题。通过采用项目本地安装和使用 npx 的方式,不仅可以解决当前问题,还能建立更健壮、可维护的开发工作流。对于团队协作项目,这种方式尤为重要,可以确保所有开发者使用相同版本的开发工具,减少环境差异带来的问题。
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