推荐使用:Node.js Code Generator - 提升开发者效率的神器!
1、项目介绍
在快速迭代的开发环境中,高效的代码生成工具是每个开发者梦寐以求的伙伴。这就是Node.js Code Generator,一个专为提升开发者生产力而设计的平台,帮助您一键构建后端CRUD API以及更多功能。它能将模型配置简化到极致,让您的开发时间翻倍缩短。
2、项目技术分析
Node.js Code Generator 支持两种架构模式:Clean Code 和 MVC(Model-View-Controller)。Clean Code架构遵循依赖内向的原则,保证了代码的整洁和可维护性;而MVC架构则清晰地分离了应用的模型、视图和控制器,便于团队协作开发。
该项目的核心亮点在于其内置的API生成器。包括用户认证与授权(基于Passport)、社交登录接口、CRUD操作、中间件管理、文件上传验证等,均通过高度定制化的方式提供,确保生成的代码无虫且易于调整。
3、项目及技术应用场景
无论是在初创公司还是大型企业,Node.js Code Generator 都能为各种规模的项目带来便利。它可以用于快速搭建后台系统,减轻开发者对基础功能的重复工作,让您有更多精力专注于核心业务逻辑。此外,对于教学和学习Node.js及后端开发来说,也是一个极好的实践工具。
4、项目特点
- 易用性:只需添加数据模式,即可自动生成API。
- 灵活性:支持多种架构模式,满足不同开发需求。
- 全面性:涵盖从身份验证到文件上传的一系列常见功能。
- 定制化:允许自定义设置,如路由、角色访问、权限控制等。
- 质量保障:生成的代码无bug,易于定制和扩展。
- 文档丰富:详尽的文档指导如何使用生成的API。
尝试 Node.js Code Generator 的第一步
要启动项目,请运行npm i && npm run start。如果遇到安装问题,可以尝试npm i --force。应用将在本地3000端口运行,并提供创建应用程序的界面。完成配置后,生成的代码将存储在packages/server/output目录下。
我们诚邀您加入我们的社区,无论是报告问题、提出建议,还是直接贡献代码,一同推动这个项目的发展。让我们一起打造更高效的开发环境,让开发变得更简单、更愉快!
如果您有任何疑问或需要帮助,欢迎访问我们的Discord频道。
为了更深入地了解如何利用这个工具,您可以查阅官方文档获取详细信息。
立即克隆仓库并体验Node.js Code Generator的强大之处吧!
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
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-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
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