React Native Screens在Android构建中的CMake配置问题解析
2025-06-25 13:50:49作者:农烁颖Land
问题背景
在React Native开发中,使用react-native-screens库时,部分开发者遇到了Android构建失败的问题。该问题主要出现在构建Release版本时,错误信息显示CMake配置阶段失败,提示"Missing argument 'PACKAGE_PATH'"。
问题表现
构建过程中会抛出以下错误:
Execution failed for task ':react-native-screens:configureCMakeRelWithDebInfo'
[CXX1405] error when building with cmake using .../CMakeLists.txt: Build command failed
Error while executing java process with main class com.google.prefab.cli.AppKt
Error: Missing argument "PACKAGE_PATH"
影响范围
该问题主要影响以下环境组合:
- React Native 0.68.x版本
- React Native 0.69-0.70版本(不同错误表现)
- react-native-screens 3.30.1及以上版本
根本原因
该问题源于react-native-screens库与特定React Native版本之间的兼容性问题,特别是在使用CMake构建系统时的配置参数传递不完整。具体表现为:
- 在RN 0.68.x上表现为"PACKAGE_PATH"参数缺失
- 在RN 0.69-0.70上表现为"ReactAndroidConfig.cmake"相关错误
解决方案
临时解决方案
对于急需解决问题的开发者,可以暂时降级react-native-screens版本:
"react-native-screens": "3.29.0"
长期解决方案
项目维护者已在3.31.0-rc.0及后续版本中修复了此问题。建议开发者:
- 升级react-native-screens到最新稳定版
- 确保React Native版本与react-native-screens的兼容性
版本兼容性说明
开发者需要注意react-native-screens与React Native的版本对应关系:
- 3.32.0+版本要求React Native ≥0.71(旧架构)
- 3.33.0+版本要求React Native ≥0.75
- 新架构(Fabric)有额外的版本要求
构建系统注意事项
该问题提醒开发者在混合使用CMake和React Native构建系统时需要特别注意:
- 确保NDK版本兼容
- 检查CMake配置文件路径
- 验证构建参数传递完整性
最佳实践建议
- 在升级任何依赖前检查版本兼容性表
- 优先使用稳定版本而非最新版本
- 在CI/CD环境中保持与本地开发环境一致的工具链版本
- 遇到构建问题时,尝试清理构建缓存(./gradlew clean)
通过理解这些构建问题的根源和解决方案,开发者可以更顺利地使用react-native-screens库,并避免类似的构建中断问题。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
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 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
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
479
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
375
3.24 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
169
190
暂无简介
Dart
617
140
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
62
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
855
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
36
852
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
647
258