TypeScript-ESLint 与 ESLint 9.15.0 兼容性问题解析
TypeScript-ESLint 项目近期出现了一个与 ESLint 9.15.0 版本相关的兼容性问题,导致多个规则在运行时崩溃。这个问题主要影响了扩展规则如 no-unused-expressions 和 no-empty-functions 等。
问题现象
当用户升级到 ESLint 9.15.0 后,运行包含 TypeScript-ESLint 规则的代码检查时,控制台会抛出类似以下的错误信息:
TypeError: Error while loading rule '@typescript-eslint/no-unused-expressions': Cannot read properties of undefined (reading 'allowShortCircuit')
这个错误表明 TypeScript-ESLint 的扩展规则在尝试访问 ESLint 基础规则的配置选项时遇到了问题。错误发生在规则初始化阶段,导致整个检查过程无法继续执行。
根本原因
经过深入分析,问题的根源在于 ESLint 9.15.0 引入了一个重大变更。这个版本修改了规则选项的处理方式,特别是关于默认选项(defaultOptions)的传递机制。
在之前的版本中,TypeScript-ESLint 采用了一种特定的方式来扩展基础规则:
- 通过直接调用基础规则的 create 函数
- 将合并后的选项作为第二个参数传递给 create 函数
然而,ESLint 9.15.0 改变了这一机制:
- 将 defaultOptions 移到了 meta.defaultOptions 属性中
- 改为直接覆盖 context.options 而不是作为单独参数传递
这种变更导致了 TypeScript-ESLint 的扩展规则无法正确获取配置选项,从而引发了运行时错误。
影响范围
这个问题不仅影响了 TypeScript-ESLint,还影响了其他类似的插件如 Unicorn。受影响的规则包括但不限于:
- @typescript-eslint/no-unused-expressions
- @typescript-eslint/no-empty-functions
- unicorn/expiring-todo-comments
这些规则都采用了类似的扩展机制,因此都受到了 ESLint 核心变更的影响。
解决方案
TypeScript-ESLint 团队已经发布了 8.15.0 版本修复了这个问题。解决方案主要包括:
- 更新规则创建器(RuleCreator)以兼容新的 defaultOptions 位置
- 确保在 meta 对象中包含 defaultOptions
- 保持向后兼容性以支持旧版 ESLint
对于暂时无法升级的用户,可以采取以下临时解决方案:
- 降级 ESLint 到 9.14.0 版本
- 手动为相关规则指定所有选项,避免依赖默认值
技术启示
这个事件为我们提供了几个重要的技术启示:
- 插件与核心工具的版本兼容性至关重要
- 扩展机制的设计需要考虑未来的可维护性
- 重大变更应该通过适当的版本控制策略(如语义化版本)来管理
TypeScript-ESLint 团队表示将在下一个主要版本中进一步优化规则创建机制,与 ESLint 核心的设计保持一致,减少这类兼容性问题的发生。
总结
TypeScript-ESLint 与 ESLint 9.15.0 的兼容性问题展示了现代 JavaScript 工具链中版本管理的复杂性。通过理解问题的根本原因和解决方案,开发者可以更好地管理自己的工具链依赖,确保开发流程的稳定性。对于使用 TypeScript-ESLint 的团队,建议尽快升级到修复版本,以获得最佳的使用体验。
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-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
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