Vue-Flowchart-Editor: 基于Vue和G6的流程图编辑神器
项目介绍
Vue-Flowchart-Editor 是一款强大的基于Vue.js和G6(版本^3.5.3)的流程图编辑器组件。它专为那些需要在前端实现流程图创建、编辑与展示的应用而设计。该组件轻量级且高度可定制,支持节点的拖拽、连接线的自由绘制及自动布局功能,非常适合OA系统的审批流程或任何业务流程编辑场景。
官网演示地址:https://jnoodle.github.io/vue-flowchart-editor/
仓库地址:https://github.com/jnoodle/vue-flowchart-editor.git
项目快速启动
要快速启动Vue-Flowchart-Editor,你需要先确保本地已经安装了Node.js。接下来,遵循以下步骤:
安装依赖
首先,通过npm或yarn安装Vue-Flowchart-Editor及其必要的UI框架Element UI:
npm install vue-flow-chart-editor element-ui --save
初始化项目
如果你有一个新的Vue项目,可以直接在项目的入口文件中引入并使用:
import Vue from 'vue';
import ElementUI from 'element-ui';
import FlowChartEditor from 'vue-flow-chart-editor';
Vue.use(ElementUI);
Vue.component('flow-chart-editor', FlowChartEditor);
new Vue({
el: '#app',
// ...其他配置...
});
运行示例
为了快速体验编辑器的功能,可以在你的项目中添加对应的组件模板:
<template>
<div id="app">
<flow-chart-editor :config="editorConfig"></flow-chart-editor>
</div>
</template>
<script>
export default {
data() {
return {
editorConfig: {} // 配置对象,具体配置请参照项目文档
};
},
};
</script>
记得替换editorConfig中的内容为实际的配置项来适应你的需求。
应用案例和最佳实践
在实际开发中,Vue-Flowchart-Editor可被广泛应用于业务流设计、工作流程配置、图表设计软件等场景。最佳实践包括充分利用其左侧菜单和顶部工具栏的插槽进行界面自定义,以及通过内置的节点编辑弹出框提升用户体验。开发者应关注G6和Vue的组合使用技巧,以便更好地控制节点样式和交互逻辑。
典型生态项目
Vue-Flowchart-Editor作为核心组件,在多个生态系统中扮演着关键角色,尽管直接提及的“典型生态项目”不多,但类似的解决方案如tuchongyang/flowchart-editor也是一个值得关注的项目,它同样基于G6和Vue,体现了这种技术栈在流程编辑领域内的灵活性和可扩展性。
以上就是关于Vue-Flowchart-Editor的基本介绍、快速启动指南,以及一些应用思路和相关生态的概述。希望这些信息能够帮助开发者迅速上手,并在自己的项目中高效地集成这一强大工具。
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