Encore项目中的ENCORE_RUNTIME_LIB环境变量问题解析
Encore是一个现代化的应用开发平台,它通过提供内置的基础设施和工具链来简化后端开发。在使用Encore的JavaScript/TypeScript运行时,开发者可能会遇到一个常见问题:"The ENCORE_RUNTIME_LIB environment variable is not set"错误。
问题背景
当开发者尝试直接运行包含Encore运行时引用的代码时,系统会抛出关于ENCORE_RUNTIME_LIB环境变量未设置的错误。这是因为Encore运行时需要加载一个名为"encore-runtime.node"的本地二进制模块,而这个模块的路径需要通过环境变量指定。
问题本质
Encore的设计理念是提供一个完整的开发环境,而不是一个孤立的库。它需要:
- 预计算的API元数据(通过ENCORE_APP_META或ENCORE_APP_META_PATH提供)
- 基础设施资源的运行时配置
- 正确的运行时库路径(ENCORE_RUNTIME_LIB)
这些要求使得直接运行包含Encore引用的代码变得复杂,因为缺少这些环境配置。
解决方案演进
Encore团队针对这个问题提供了几个解决方案:
-
使用encore run命令:这是官方推荐的方式,它会自动设置所有必需的环境变量和基础设施。
-
临时解决方案:手动设置环境变量:
- Windows:
ENCORE_RUNTIME_LIB=C:\Users\<USER>\.encore\runtimes\js\encore-runtime.node - Linux:
ENCORE_RUNTIME_LIB=/home/<USER>/.encore/runtimes/js/encore-runtime.node
- Windows:
-
encore exec命令:在1.46.16版本中新增,可以正确设置环境后执行任意命令,例如:
encore exec -- npx prisma db seed -
测试场景:使用
encore test代替npm test来确保测试环境正确配置。
最佳实践
根据Encore的设计理念,开发者应该:
- 始终使用Encore提供的命令行工具(encore run、encore test、encore exec)来运行代码。
- 避免直接引用Encore运行时而不通过官方工具链。
- 对于数据库种子等操作,使用encore exec来确保环境正确配置。
- 测试时使用encore test而不是直接运行测试框架。
技术实现细节
Encore运行时的工作机制要求:
- 必须能够找到并加载encore-runtime.node二进制模块
- 需要访问应用的元数据描述
- 需要基础设施的配置信息
这些要求使得直接运行变得复杂,而通过官方工具链则可以自动处理这些依赖关系。
总结
Encore通过提供完整的工具链来简化开发者的工作,虽然这在一定程度上限制了直接运行代码的灵活性,但确保了开发环境的一致性和可靠性。开发者应该适应这种工作流,充分利用官方提供的工具来获得最佳开发体验。
对于特殊需求,如数据库种子或测试,应使用新提供的encore exec和encore test命令,而不是尝试绕过Encore的环境设置机制。
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-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。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
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