EventHorizon.Blazor.TypeScript.Interop.Generator 使用手册
1. 项目目录结构及介绍
EventHorizon.Blazor.TypeScript.Interop.Generator 是一个用于生成 C# Blazor 互操作代理的工具,它利用TypeScript定义文件来简化C#中调用JavaScript库的过程。以下为核心目录结构及其简介:
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Sample: 此目录包含了示例工程,特别是针对BabylonJS库的集成样例,展示了如何在Blazor应用中使用通过此工具生成的互操作代码。
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Tool: 包含了命令行工具的源码,用于解析TypeScript定义并生成对应的C#代码。是本项目的执行核心。
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gitattributes, editorconfig, gitignore: 版本控制相关的配置文件,指导git如何处理文件和保持代码风格一致性。
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LICENSE, README.md: 分别是该项目的许可协议和主读我文件,提供了快速了解项目功能和使用方法的入口。
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EventHorizon.Blazor.TypeScript.Interop.Generator.sln: 解决方案文件,整合了项目中的所有相关组件,便于统一管理和构建。
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src: 理论上应包含主要的源代码,但根据提供的信息,实际源代码被组织在特定子目录下,如
Tool内。
2. 项目的启动文件介绍
虽然这个项目主要是作为工具而非传统意义上的可“启动”的应用,其启动或运行的核心在于命令行工具 EventHorizon.Blazor.TypeScript.Interop.Tool 的执行。并没有特定的“启动文件”如.exe或者Web应用的入口点。用户通过命令行界面进行交互,使用该工具生成所需的C#代码。启动过程通常涉及以下步骤:
- 安装工具:通过命令
dotnet tool install -g EventHorizon.Blazor.TypeScript.Interop.Tool全局安装工具。 - 执行生成命令,例如:
eventhorizon-blazor-typescript-interop-tool -s path/to/typescript-definition.ts -c MyClass.
3. 项目的配置文件介绍
主要配置文件
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Project Configuration: 在具体使用过程中,项目的生成配置不直接体现在某个单一配置文件中,而是通过命令行参数指定(如前所述)。然而,对于开发环境,开发者可能调整
.csproj文件或使用环境变量来定制构建过程。 -
工具配置:
EventHorizon.Blazor.TypeScript.Interop.Tool/Tool.csproj可以看作是工具本身的配置,决定了编译设置等,但用户直接编辑的需求不高。 -
其他常规配置: 诸如
.editorconfig用于规定代码格式,.gitignore定义了哪些文件不应纳入版本控制系统,这些间接地影响着项目的开发流程,但并不是直接影响生成逻辑。
综上所述,本项目重视的是通过命令行接口的即时配置,而不是依赖于静态配置文件来决定行为,使得其更加灵活适应不同类型的TypeScript定义文件转换需求。
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