Ngneat Nx-Serverless 开源项目指南
欢迎来到 Ngneat 的 Nx-Serverless 开源项目教程,这个项目是构建Node.js服务器无服务应用的终极单体仓库起点。它特别强调了TypeScript的支持、DynamoDB单一表设计以及一系列提升开发效率的功能。让我们一步步深入探索。
1. 项目的目录结构及介绍
Ngneat的Nx-Serverless采用了现代化的单体仓库风格布局,确保代码组织高效且易于维护:
目录结构概览
├── stacks/ # 每个Serverless配置或模板及其相关文件的栈
│ ├── [stack-name]/
│ ├── service.yml # Serverless配置文件
│ └── ... # 其他可能的服务相关文件
├── libs/ # 共享库,用于存放可跨栈复用的代码逻辑
├── tools/ # 工具脚本或辅助工具
├── README.md # 项目主说明文件
├── jest.config.js # 测试配置文件
├── tsconfig.base.json # TypeScript基础配置
├── workspace.json # Nx工作空间配置,核心配置文件
└── ...
- stacks: 包含所有Serverless服务的配置和服务定义。
- libs: 存放共享的业务逻辑或组件,提高代码复用率。
- tools: 可能包含辅助开发的脚本和工具。
- workspace.json: Nx工作区的核心配置,定义了工作区的结构、目标和依赖等。
- tsconfig.base.json: TypeScript的基础配置文件,确保整个项目有一致的编译设置。
2. 项目的启动文件介绍
在 Ngneat Nx-Serverless 中,并没有一个传统意义上的单一“启动文件”。相反,通过NX的工作流命令来管理不同的任务,如服务的部署、测试和本地运行。例如,要启动服务进行本地开发,通常会使用以下命令:
npx nx serve <STACK_NAME> --stage local
这里的 <STACK_NAME> 是你在 stacks 目录下的服务名称,而 --stage local 表示使用本地环境配置。
3. 项目的配置文件介绍
主要配置文件:workspace.json
workspace.json 控制着整个项目的工作流程和架构。它包含了项目的各个部分如何相互作用的信息,比如项目中所有的库和应用程序的定义、构建和执行的目标、以及每个目标对应的命令配置。示例配置片段可能包括:
{
"projects": {
"your-service": { /* 项目或库的具体配置 */ },
"shared-lib": { /* 共享库的配置 */ }
},
"targets": {
"serve": {
"executor": "@nrwl/serverless:serve",
"options": {
"configuration": "dev", /* 或者其他阶段 */
"project": "your-service"
}
}
// 更多目标...
}
}
TypeScript配置:tsconfig.base.json
tsconfig.base.json 提供了整个项目共用的TypeScript编译选项,确保一致的编码标准和兼容性。这包括源码目录、编译目标、类型检查设定等关键配置项。
Serverless配置:service.yml
在每个服务的栈下(stacks/*),你会找到特定于服务的service.yml文件。这个YAML文件是Serverless Framework的核心配置,描述了服务的资源定义、部署策略、事件触发器等。
总结来说,Ngneat's Nx-Serverless项目通过精心设计的目录结构、智能化的配置管理,以及高效的命令行操作,为开发者提供了一个高度组织化的无服务器应用程序开发平台。掌握这些核心点将使您能够更有效地利用此框架进行开发。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00