MDX Editor 项目中 CommonJS 与 ESM 模块兼容性问题解析
在 MDX Editor 项目的使用过程中,开发者可能会遇到一个典型的模块系统兼容性问题。这个问题表现为构建时出现错误提示"Named export 'gfmStrikethrough' not found",其根源在于项目中同时使用了 CommonJS 和 ES Modules 两种不同的模块系统。
问题现象
当开发者尝试构建基于 MDX Editor 的项目时,控制台会抛出明确的错误信息,指出无法从 micromark-extension-gfm-strikethrough 模块中找到命名的导出项 gfmStrikethrough。错误信息特别指出,被请求的模块是一个 CommonJS 模块,可能不支持所有的 module.exports 作为命名导出。
技术背景
这个问题反映了 Node.js 生态系统中模块系统的演变过程。CommonJS 是 Node.js 早期采用的模块系统,而 ES Modules (ESM) 则是 JavaScript 的官方标准模块系统。虽然 Node.js 已经支持 ESM,但许多现有包仍然使用 CommonJS 编写,这就导致了两种模块系统之间的互操作性问题。
问题根源
具体到 MDX Editor 项目,问题出现在编辑器尝试以 ESM 的方式导入一个 CommonJS 模块时。在 3.4.0 版本中,代码直接使用了命名导入语法从 CommonJS 模块导入 gfmStrikethrough,这在某些构建环境下会导致兼容性问题。
解决方案
开发团队在 3.4.1 版本中修复了这个问题。正确的做法应该是使用默认导入方式导入整个 CommonJS 模块,然后再从中解构出需要的导出项。这种方式对两种模块系统都兼容:
import pkg from 'micromark-extension-gfm-strikethrough/lib/syntax.js';
const { gfmStrikethrough } = pkg;
最佳实践建议
对于使用 MDX Editor 的开发者,建议:
- 确保使用最新版本的 MDX Editor (3.4.1 或更高)
- 检查项目中的模块系统配置是否一致
- 如果遇到类似问题,可以尝试清理 node_modules 并重新安装依赖
- 在混合使用 CommonJS 和 ESM 的项目中,注意模块导入方式的兼容性
这个问题虽然表现形式特定,但它反映了现代 JavaScript 开发中模块系统过渡期的典型挑战。理解这些底层机制有助于开发者更好地诊断和解决类似问题。
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