Compose Destinations 导航参数解析问题分析与解决方案
2025-06-25 16:53:45作者:裴麒琰
问题背景
Compose Destinations 是一个用于简化 Jetpack Compose 导航的库,它通过注解处理器自动生成导航代码。在从 beta14 升级到 beta16 版本后,部分开发者遇到了构建失败的问题,错误信息显示与导航参数(navArgs)处理相关。
错误现象
构建过程中会抛出以下关键异常信息:
- 主错误:
IllegalDestinationsSetup: There was an issue with 'navArgs' of annotation Destination: make sure it is a class with a primary constructor - 根本原因:
Parameter "items" was not resolvable
技术分析
问题本质
这个错误表明注解处理器在尝试解析导航参数时遇到了问题,特别是针对名为"items"的参数。核心要求是:
- 导航参数类必须具有主构造函数
- 所有参数必须能够被正确解析
深层原因
根据错误堆栈追踪,问题可能源于:
- 参数类型不匹配或不可序列化
- 参数类结构不符合要求(如缺少主构造函数)
- KSP (Kotlin Symbol Processing) 版本升级带来的处理差异
解决方案
临时解决方案
- 回退到稳定版本 beta14
- 检查所有使用
@Destination注解的 Composable 函数 - 确保所有导航参数类都满足要求
长期解决方案
项目维护者在 2.2.0 版本中修复了此问题,建议升级到最新稳定版。修复内容包括:
- 改进了参数解析逻辑
- 增强了错误信息的可读性
- 处理了边界条件情况
最佳实践
为避免类似问题,开发者应当:
-
参数类设计规范:
- 确保所有导航参数类都有主构造函数
- 参数类型必须是可序列化的
- 避免使用复杂嵌套结构
-
版本升级注意事项:
- 仔细阅读版本变更日志
- 在测试环境先行验证
- 准备好回滚方案
-
错误排查技巧:
- 关注完整的错误堆栈
- 特别注意"Caused by"部分的信息
- 逐步注释可疑代码定位问题点
总结
导航参数处理是 Compose Destinations 的核心功能之一,2.2.0 版本的修复显著提升了其稳定性和开发者体验。开发者应当遵循参数类设计规范,并在升级时注意兼容性变化,以确保导航功能的正确实现。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C030
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
424
3.26 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
231
264
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++
689
334
暂无简介
Dart
686
161
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
326
🔥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
65
19
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.22 K
667
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
136
869