TanStack Router预渲染与baseUrl配置问题解析
在TanStack Router项目中,开发者在使用预渲染(prerender)功能时可能会遇到一个常见问题:当配置了baseUrl后,预渲染生成的HTML文件无法正常输出。本文将深入分析这个问题及其解决方案。
问题现象
当开发者在app.config.ts中配置如下选项时:
{
server: {
baseURL: "/start-prerender",
prerender: {
routes: ['/'],
crawlLinks: true,
},
},
}
构建应用后,预期的HTML文件(如index.html或start-prerender.html)不会出现在.output/public目录中。同样的问题也会出现在为路由配置baseUrl的情况下。
问题本质
这个问题的核心在于预渲染机制与baseUrl配置之间的协调问题。当设置了baseUrl后,构建系统在生成静态文件时,路径解析逻辑出现了偏差,导致无法正确输出HTML文件。
解决方案
经过实践验证,可以采用以下配置方式解决此问题:
{
routers: {
client: {
base: '/shadcn-tanstack-form',
}
},
server: {
prerender: {
routes: ['/'],
crawlLinks: true,
},
},
}
这种配置方式将baseUrl的设置从server部分移到了routers.client部分,同时保持了预渲染的配置。这种分离式的配置更符合TanStack Router的设计理念。
注意事项
-
资源加载问题:即使HTML文件生成正确,仍可能遇到JavaScript脚本无法加载的问题。这是因为baseUrl不仅影响路由,还影响静态资源的引用路径。
-
GitHub Pages部署:对于需要部署到GitHub Pages的场景,这种配置方式特别适用,因为GitHub Pages通常要求项目名称作为URL的一部分。
-
路径一致性:确保所有路由和资源引用都基于相同的base路径,避免混合使用不同基准路径导致的404错误。
最佳实践建议
-
对于静态站点生成(SSG)项目,推荐将baseUrl配置在routers.client部分而非server部分。
-
在开发环境和生产环境使用不同的baseUrl时,可以通过环境变量来动态设置。
-
预渲染后,建议手动检查生成的HTML文件中的资源引用路径是否正确。
通过理解这些配置差异和潜在问题,开发者可以更有效地利用TanStack Router的预渲染功能,特别是在需要特定baseUrl的部署场景中。
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