Yoopta-Editor 项目中 crypto.randomFillSync 函数问题的解决方案
问题背景
在使用 Yoopta-Editor 这个富文本编辑器库时,开发者可能会遇到一个典型的错误提示:"Uncaught TypeError: (0 , import_crypto.randomFillSync) is not a function"。这个问题通常出现在基于 Vite 构建的 React 项目中,特别是在使用 Yoopta-Editor 2.0.1 版本时。
问题原因分析
这个错误的根本原因与项目依赖的 nanoid 包有关。nanoid 是一个用于生成唯一ID的JavaScript库,它在内部使用了 Node.js 的 crypto 模块中的 randomFillSync 函数。然而,在浏览器环境中,这个函数可能不可用或者需要特殊的配置才能正常工作。
Vite 的默认配置可能无法正确处理这种 Node.js 核心模块在浏览器环境中的使用,导致了这个函数调用失败的错误。
解决方案
方案一:使用最新版本
推荐使用 Yoopta-Editor 的 4.0.0 或更高版本。新版本已经移除了对 nanoid 包的依赖,从根本上解决了这个问题。新版本不仅修复了这个问题,还带来了许多新功能和改进。
方案二:配置 Vite 的 polyfill
如果必须使用旧版本,可以通过配置 Vite 的 polyfill 来解决这个问题。具体方法是在 vite.config.js 中添加适当的配置,确保浏览器环境中能够正确使用 Node.js 的核心模块功能。
最佳实践建议
-
升级到最新版本:这是最推荐的解决方案,新版本已经优化了依赖关系,避免了这类问题。
-
检查构建工具配置:如果使用 Vite 或其他现代构建工具,确保正确配置了 Node.js 核心模块的 polyfill。
-
环境兼容性测试:在开发过程中,定期在不同浏览器和环境下测试编辑器功能,确保兼容性。
总结
Yoopta-Editor 作为一个功能丰富的富文本编辑器,在版本迭代中不断优化和改进。开发者遇到 crypto.randomFillSync 函数错误时,最彻底的解决方案是升级到最新版本。这不仅解决了当前问题,还能获得更好的性能和更多新功能。
对于必须使用旧版本的特殊情况,可以通过配置构建工具来解决兼容性问题,但这只是临时方案。长期来看,保持依赖库的更新是维护项目稳定性的最佳实践。
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
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
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-7BSpark-Formalizer-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00