Electron Forge 在 Node.js 23.6+ 版本中的 TypeScript 配置加载问题解析
问题背景
Electron Forge 是一个强大的 Electron 应用程序打包和分发工具。近期,用户在使用 Node.js 23.6 及以上版本时遇到了一个关键问题:当项目采用 TypeScript 配置时,Forge 无法正确加载配置文件,导致打包过程失败。
问题表现
当用户在 Node.js 23.6 及以上版本环境中运行 npm run package 命令时,系统会抛出模块未找到的错误,具体表现为无法加载 webpack 配置文件。错误信息中特别提到了 TypeScript 文件解析问题,并建议在 package.json 中添加 "type": "module" 配置。
根本原因
这个问题源于 Node.js 23.6.0 版本中取消了对 --experimental-strip-types 特性的标记。这个变化影响了 Electron Forge 导入功能的方式,导致 TypeScript 配置文件无法被正确解析。
解决方案
目前有以下几种临时解决方案:
-
禁用类型剥离特性: 在运行命令前设置环境变量:
NODE_OPTIONS="--no-experimental-strip-types" npm run package对于 Windows 用户:
$ENV:NODE_OPTIONS="--no-experimental-strip-types" npm run start -
降级 Node.js 版本: 将 Node.js 版本降至 23.5 或以下可以避免此问题。
长期解决方案
Electron Forge 开发团队已经意识到这个问题,并在代码库中进行了修复。预计在下一个版本发布中,这个问题将得到彻底解决。开发团队表示将在近期发布包含此修复的新版本。
技术细节
这个问题涉及到 Node.js 对 ES 模块和 TypeScript 的处理方式变化。在 Node.js 23.6+ 中,默认的类型剥离行为与 Electron Forge 的模块导入机制产生了冲突。当 Node.js 尝试解析 TypeScript 配置文件时,由于类型剥离特性的影响,导致模块路径解析失败。
最佳实践建议
对于 Electron 开发者,建议:
- 在问题完全修复前,暂时使用 Node.js 23.5 或以下版本进行开发
- 密切关注 Electron Forge 的版本更新,及时升级到包含修复的版本
- 对于生产环境,考虑锁定 Node.js 版本以避免不可预期的兼容性问题
这个问题虽然影响开发流程,但通过上述解决方案可以有效规避,不会对最终打包结果产生影响。
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