JSR项目中NPM兼容性问题的类型导出解析
问题背景
在JSR项目中,开发者遇到了一个关于NPM兼容性的类型导出问题。具体表现为在TypeScript文件中使用npm:协议导入类型时,在构建过程中未能正确转译。
问题现象
开发者在一个名为deps.ts的文件中使用了如下导出语句:
export type { ResponseCookie } from "npm:@edge-runtime/cookies@4"
在构建过程中,虽然生成的.d.ts和.js文件都正确处理了这个导出语句(在.js中移除了类型导出,在.d.ts中保留了正确的类型定义),但原始的.ts文件中的这条语句却没有被转译。
技术分析
这个问题涉及到JSR项目中的NPM兼容层处理机制。当TypeScript编译器处理包含npm:协议的导入语句时,需要特别注意以下几点:
-
类型导出特殊性:
export type语句与普通导出语句在转译过程中有不同的处理路径,这可能导致某些转译规则未被正确应用。 -
构建流程差异:
.ts源文件、.d.ts类型声明文件和.js输出文件在构建流程中走不同的处理管道,这解释了为什么只有.ts文件中的语句未被转译。 -
模块解析策略:TypeScript编译器在解析模块时,会优先考虑
.d.ts文件,但在某些配置下可能会回退到查看.ts源文件。
解决方案
JSR团队通过调整构建输出,确保TypeScript编译器总是使用.d.ts和.js文件而不是原始的.ts文件来解决这个问题。这种方法虽然保留了.ts文件中未转译的语句,但确保了类型系统的正常工作。
最佳实践建议
对于使用JSR或类似工具链的开发者,建议:
-
在导出类型时,尽量使用JSR原生支持的模块语法,避免直接使用
npm:协议。 -
定期检查构建产物,确保所有类型的导出语句都被正确处理。
-
如果遇到类似问题,可以尝试清理构建缓存或检查TypeScript配置,确保模块解析策略正确。
-
关注构建工具链的更新,这类问题通常会在后续版本中得到完善解决。
总结
这个问题展示了在混合使用不同包管理系统的类型系统时可能遇到的边缘情况。JSR团队通过调整构建策略解决了实际问题,同时也提醒开发者在跨生态系统开发时需要特别注意类型系统的兼容性问题。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00