mrustc项目构建Rust 1.74时遇到的--check-cfg参数解析问题分析
在mrustc项目中构建Rust 1.74版本时,开发者遇到了一个关于--check-cfg参数解析的错误。这个错误表现为构建过程中突然失败,并显示"invalid --check-cfg argument"的错误信息,提示参数格式不符合预期。
问题出现的场景是在使用mrustc构建的rustc 1.74.0来引导构建rustc 1.75.0的过程中。具体错误信息表明,--check-cfg参数似乎在第一个空格处被截断了,导致参数解析失败。错误信息显示系统期望的是names(name1, name2, ... nameN)或values(name, "value1", "value2", ... "valueN")这样的格式,但实际收到的却是被截断的values(feature,。
经过深入分析,发现问题根源在于mrustc构建的rustc包装脚本中缺少对参数的正确引用。在/prefix/bin/rustc脚本中,最后一行使用$@来传递所有参数,但没有用引号将其括起来。在shell脚本中,$@如果不加引号,会导致包含空格的参数被错误地分割。
具体来说,当rustc被调用并传递--check-cfg参数时,由于参数中包含空格,而$@未被引用,shell会将这个单一参数错误地分割成多个部分。这就解释了为什么错误信息中显示的参数看起来像是被截断了。
解决方案很简单:只需在脚本中将$@用双引号括起来,变为"$@"。这样shell就会将参数列表作为一个整体传递,保持包含空格的参数的完整性。这个修复已经通过提交1f372d4f2c90323cb07545b211371344ccf1cfa7实现。
这个问题很好地展示了在shell脚本编程中正确处理参数的重要性,特别是当参数可能包含空格时。对于构建系统这类复杂的工具链来说,参数传递的正确性尤为关键,任何微小的错误都可能导致难以诊断的构建失败。
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- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
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!Kotlin08
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