ORPC项目v0.24.0版本发布:Node.js官方适配器正式登场
ORPC(Open RPC)是一个专注于构建类型安全、高性能RPC框架的开源项目。它通过结合现代TypeScript特性和OpenAPI规范,为开发者提供了简洁而强大的远程过程调用解决方案。在最新发布的v0.24.0版本中,ORPC迎来了一个重要的里程碑——官方Node.js适配器的正式发布。
Node.js适配器的核心价值
ORPC v0.24.0版本最引人注目的特性是新增了官方Node.js适配器支持。这意味着开发者现在可以直接在Node.js环境中无缝集成ORPC框架,无需额外编写适配层代码。这个适配器的设计充分考虑了Node.js生态的特点,提供了开箱即用的HTTP服务器集成能力。
新版本中引入的OpenAPIServerlessHandler类是这个适配器的核心组件,它能够将ORPC路由处理器与Node.js原生HTTP服务器完美结合。开发者只需几行代码就能搭建起完整的RPC服务端点:
import { createServer } from 'node:http'
import { OpenAPIServerlessHandler } from '@orpc/openapi/node'
import { CompositeHandler, ORPCHandler } from '@orpc/server/node'
const openapiHandler = new OpenAPIServerlessHandler(router, {
schemaCoercers: [
new ZodCoercer(),
],
})
const server = createServer((req, res) => {
if (req.url?.startsWith('/api')) {
return openapiHandler.handle(req, res, {
prefix: '/api',
context: {},
})
}
res.statusCode = 404
res.end('Not found')
})
技术实现亮点
-
原生HTTP服务器集成:适配器直接与Node.js内置的
http模块协同工作,避免了不必要的抽象层,确保了最佳性能。 -
路径前缀支持:通过
prefix配置选项,开发者可以灵活地定义API端点的基础路径,方便在现有应用中逐步引入ORPC服务。 -
上下文注入机制:处理请求时可以注入自定义上下文对象,为中间件和业务逻辑提供共享数据的能力。
-
模式强制转换:内置支持通过
ZodCoercer等转换器对输入数据进行类型检查和转换,确保类型安全。
问题修复与稳定性提升
除了新增功能外,v0.24.0版本还修复了一个关于OpenAPI规范生成的重要问题。在生成OpenAPI规范时,框架现在会静默处理潜在的危险错误,避免因非关键问题导致整个规范生成失败,提高了系统的健壮性。
开发者体验优化
这个版本的发布显著降低了ORPC在Node.js环境中的使用门槛。开发者现在可以:
- 更快速地搭建基于ORPC的微服务
- 更轻松地与现有Node.js应用集成
- 更自信地处理类型安全的RPC调用
- 更简单地生成和维护API文档
ORPC项目通过这个版本再次证明了其在TypeScript RPC领域的创新能力和对开发者体验的重视。随着Node.js官方适配器的加入,ORPC的生态系统变得更加完整,为构建现代化、类型安全的分布式系统提供了更强大的工具支持。
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