Eleventy 3.0 热重载中的循环引用问题分析与解决方案
在 Eleventy 3.0 版本中,开发者在使用 .11ty.js 文件时可能会遇到一个特殊的热重载问题。当开发者修改并保存 .11ty.js 文件后,控制台会抛出"Converting circular structure to JSON"错误,导致热重载功能失效。
这个问题的根源在于 Eleventy 的模板对象结构中存在循环引用。具体来说,当 Eleventy 处理 .11ty.js 文件时,会创建一个包含 rawInput 属性的模板对象。这个 rawInput 属性又通过 page 属性反向引用了自身,形成了一个循环引用结构:obj.build.templates[0].rawInput.page.rawInput。
在开发模式下,Eleventy 需要将这些模板信息序列化为 JSON 格式并通过 WebSocket 发送给浏览器端以实现热重载。然而,JavaScript 的 JSON.stringify() 方法无法处理这种循环引用结构,因此抛出了错误。
Eleventy 核心团队在收到问题报告后,迅速定位了问题所在。他们发现虽然 rawInput 是一个有用的特性(它包含了模板的原始输入信息),但在热重载的场景下其实并不需要这些信息。因此,解决方案是在将数据发送给开发服务器之前,从对象中移除 rawInput 属性。
这个修复方案既保留了 rawInput 的核心功能,又解决了热重载的问题,体现了良好的工程权衡。该修复已经包含在 Eleventy 3.0.1-alpha.6 版本中。
对于开发者来说,这个问题的解决意味着:
- 使用
.11ty.js文件时可以获得流畅的热重载体验 - 不需要修改现有代码或配置
- 保持了 Eleventy 的核心功能完整性
这个问题也提醒我们,在现代前端工具链中,循环引用是一个需要特别注意的设计模式。工具开发者需要仔细考虑哪些数据需要跨进程/环境传递,以及如何优雅地处理复杂的数据结构。Eleventy 团队的这个解决方案为我们提供了一个很好的参考案例。
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