Create模组1.20.1版本启动崩溃问题分析与解决方案
2025-06-25 12:23:00作者:谭伦延
问题背景
在Create模组6.0.2版本与Minecraft 1.20.1的兼容性问题上,用户报告了两种不同类型的启动崩溃情况。这些崩溃主要与API变更和模组间兼容性有关,需要开发者层面的技术分析。
崩溃类型一:NBTHelper类引用问题
第一种崩溃表现为启动时抛出ClassNotFoundException,提示找不到com.simibubi.create.foundation.utility.NBTHelper类。这是典型的API变更导致的兼容性问题:
- 根本原因:Create 6.0.2版本重构了代码结构,移除了旧版的NBTHelper工具类
- 影响范围:任何直接引用该类的第三方模组都会导致崩溃
- 技术细节:新版Create可能将NBT相关工具类迁移到了其他包路径下,或者完全重构了实现方式
崩溃类型二:Copycats+模组兼容问题
第二种崩溃与Poscendo模组相关,具体表现为:
- 混合注入问题:Poscendo模组尝试通过Mixin修改Create的药水流体类型
- API变更影响:Create 6.0.2可能修改了流体系统的实现方式
- 技术细节:这种类型的崩溃通常发生在核心系统被重构时,原有的Mixin注入点可能已不存在或发生改变
解决方案
对于开发者
- 更新对Create API的引用方式,使用新版提供的工具类
- 检查所有Mixin注入点是否与新版本兼容
- 建议使用IDE的代码分析工具查找所有对Create旧API的引用
对于普通用户
- 暂时移除不兼容的模组(如Poscendo)
- 检查各模组是否已更新支持Create 6.0.2
- 使用二分法排查具体是哪个模组导致崩溃
最佳实践建议
- 模组开发:建议使用接口而非具体实现,提高API变更时的兼容性
- 版本管理:明确声明模组支持的Create版本范围
- 错误处理:在Mixin中添加版本检查逻辑,避免在不支持的版本上加载
技术展望
随着Create模组的持续发展,API的稳定性将逐步提高。建议模组开发者:
- 关注Create的版本更新日志
- 参与Create的开发者社区讨论
- 建立自动化测试确保跨版本兼容性
通过以上措施,可以有效减少类似兼容性问题,提升模组生态的整体稳定性。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
最新内容推荐
TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 VSdebugChkMatch.exe:专业PDB签名匹配工具全面解析与使用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
413
3.18 K
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++
690
325
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
258
暂无简介
Dart
679
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (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
1.21 K
660
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
492
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
346
147