Redux Toolkit 2.2.7 版本修复 TypeScript ESM 模块声明问题分析
问题背景
在使用 Redux Toolkit 进行 TypeScript 开发时,当项目配置为 ESM 模块系统(moduleResolution 设置为 NodeNext、Node16 或 bundler)并启用声明文件生成(declaration: true)时,开发者会遇到类型推断相关的错误。这些错误通常表现为:
The inferred type of X cannot be named without a reference to '../../node_modules/@reduxjs/toolkit/dist/query/react/buildHooks'. This is likely not portable. A type annotation is necessary.
这类问题特别容易出现在以下场景:
- 创建包含 Redux Toolkit 操作的库
- 在 monorepo 中共享包
- 使用 composite 项目配置
技术原因分析
问题的根本原因在于 ESM 模块系统的严格性。与传统的 CommonJS 模块系统不同,ESM 不允许开发者访问未在 package.json 中显式导出的模块或文件。Redux Toolkit 的某些内部类型没有被显式导出,导致 TypeScript 在生成声明文件时无法正确引用这些类型。
具体来说,问题涉及以下几个方面:
- 类型可见性问题:许多 RTK 内部类型(如 UseQuery 等)没有被显式导出
- 模块解析差异:Node 模块解析可以工作,但 NodeNext/Node16/bundler 会失败
- 声明文件生成机制:当 declaration: true 时,TypeScript 需要确保所有引用的类型都是可导出的
解决方案演进
Redux Toolkit 团队经过多次尝试和讨论,最终确定了以下解决方案路径:
- 显式导出关键类型:确保所有被公共 API 使用的内部类型都有适当的导出路径
- 重构类型声明结构:避免深层嵌套的类型引用链
- 构建工具调整:考虑从 tsup 迁移到基于 Vite 的构建工具链以获得更好的类型处理能力
在 2.2.7 版本中,团队主要采用了第一种方案,通过显式导出所有必要的类型来解决兼容性问题。
开发者应对策略
在官方修复发布前,开发者可以采用以下临时解决方案:
-
修改模块解析策略(不推荐长期方案): 将 tsconfig.json 中的 moduleResolution 改为 "Node"
-
手动补丁方案: 对于 pnpm/yarn 用户,可以通过 patch-package 修改 node_modules 中的类型声明文件,添加必要的导出语句
-
类型定义调整: 将 interface 改为 type 声明有时可以绕过某些特定错误
最佳实践建议
- 保持 Redux Toolkit 更新:确保使用 2.2.7 或更高版本
- 检查类型导出:对于自定义的 API 响应类型,确保使用 export 显式导出
- monorepo 注意事项:在跨包引用时特别注意类型可见性
- 构建工具选择:对于复杂类型项目,考虑使用支持精细类型控制的构建工具
总结
Redux Toolkit 2.2.7 版本彻底解决了 ESM 模块系统下的类型声明问题,使开发者能够在现代 TypeScript 项目配置中无缝使用 RTK 的强大功能。这一改进特别有利于库开发者和 monorepo 用户,为他们提供了更好的类型安全性和开发体验。
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