Sentry JavaScript SDK 9.x 与 svelte-adapter-azure-swa 适配器的兼容性问题解析
在使用 Sentry JavaScript SDK 9.x 版本与 svelte-adapter-azure-swa 适配器时,开发者可能会遇到一个关于 build/package.json 文件找不到的问题。这个问题通常发生在构建和部署过程中,特别是在使用 Azure Static Web Apps 适配器时。
问题现象
当开发者将 Sentry SDK 升级到 9.x 版本后,在构建过程中可能会遇到以下错误:
Error: ENOENT: no such file or directory, open 'build/package.json'
这个错误会导致应用程序无法正常启动,特别是在本地使用 SWA 模拟器运行时。
问题根源
经过深入分析,这个问题主要与 Sentry SDK 9.x 版本中的 source map 上传配置有关。在默认情况下,Sentry SDK 会尝试读取 package.json 文件来获取项目信息,以便更好地关联 source map 和错误报告。
然而,svelte-adapter-azure-swa 适配器的构建输出结构与传统的 Node.js 项目有所不同,它不会在构建目录中包含 package.json 文件。当开发者将 source map 上传适配器设置为 'node' 时,Sentry SDK 会按照 Node.js 项目的标准路径去查找 package.json 文件,从而导致文件找不到的错误。
解决方案
要解决这个问题,开发者需要修改 Sentry 的配置,将 source map 上传适配器设置为 'other' 而不是 'node'。这样可以避免 SDK 尝试读取 package.json 文件。
正确的配置方式如下:
// 在构建配置中
const sentryOptions = {
adapter: 'other', // 而不是 'node'
// 其他配置项...
};
最佳实践
- 明确构建环境:在使用非标准构建输出时,应该明确指定适配器类型
- 版本兼容性检查:升级 SDK 时,要特别注意配置项的变更
- 错误处理:在初始化 Sentry 时添加适当的错误处理逻辑
- 环境区分:确保在不同环境(开发、生产)中使用正确的配置
总结
这个问题很好地展示了在不同构建工具和适配器组合使用时可能遇到的兼容性问题。通过理解 Sentry SDK 的工作原理和构建工具的输出结构,开发者可以更好地配置和调试他们的应用程序监控方案。记住,在遇到类似问题时,仔细检查配置项并参考官方文档通常是解决问题的第一步。
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-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
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