Takeoff:快速开发的利器
Takeoff 是一个针对Web应用原型设计的命令行工具包,它简化了从零构建环境和项目的过程。通过npm
安装,并提供一系列命令来管理你的开发环境和项目。
安装与启动 Takeoff
安装 Takeoff 只需一条简单的命令:
npm install -g @takeoff/takeoff
takeoff init <myenv> # 创建环境,若无指定则创建名为"takeoff"的文件夹
cd <myenv>
takeoff start # 启动默认项目
这将创建一个“环境”——包含蓝图、项目和命令的文件夹,以及一个.takeoffrc
配置文件。蓝图是 Takeoff 的核心,可以方便地分发用于PoC、Hackdays、Code Camp等用途的项目模板。
蓝图驱动的开发
蓝图是一个包含基础应用和容器配置的仓库。通过它们,Takeoff 在几分钟内就能搭建出一个完整的工作环境。目前,Takeoff 包含一个默认的蓝图,尽管它可以轻松创建新的蓝图。
默认蓝图提供了以下功能:
- 使用 TypeScript 编写的基于Hapi的Node.js API服务器。
- 基于Angular和Bootstrap 4的前端应用,带有预设的Dashboard布局和登录页面。
- 使用MongoDB和Mongoose的数据库。
- 配备Nginx作为入口服务器,默认监听
port 80
。
所有这些都可以通过一个易于理解的takeoff.md
文件进行配置。
立即上手的原因
借助 Docker 和 docker-compose,Takeoff 大大减少了设置前端、后端和数据库服务器的麻烦。开发文件保留在本地系统,但应用程序在Docker中运行并实时更新。这意味着在代码和浏览器之间切换只需要几秒钟,而无需手动编译。
每个容器内部有一个node_modules
的卷,以确保跨操作系统兼容性。即使断开连接,再次输入takeoff start
也可以重新连接并查看日志输出。
为何选择 Takeoff?
Takeoff 的目标是消除那些繁琐的初始环境设置工作,如配置Babel、Webpack或实现用户认证。对于黑客马拉松、快速原型或新手教学,它是完美的选择。从无到有,只需四步,你可以立刻投入编码的乐趣!
系统要求
Takeoff 主要已在Linux(使用Docker社区版)上进行全面测试。首先,你需要安装 Docker 和 docker-compose,还需要git
,并且建议使用node >= 10.0.0
。
运行你的第一个项目
在安装完成后,服务器将在http://localhost运行,API可以通过http://localhost/api访问。
默认蓝图会被安装为default
环境,在env
和blueprints
文件夹下。
自定义命令
Takeoff 支持自定义命令,使用其简单易用的API。通过在环境中添加命令文件,你可以提供额外的任务执行器或种子数据生成器。
平台支持
虽然当前仅对Linux进行了全面测试,但其他操作系统的支持也在计划之中。已经有针对Windows用户的特别指南。
文档与资源
Takeoff 提供详细的文档,包括命令行工具、默认蓝图API和自定义命令。
结论
Takeoff 是一个强大的开发工具,旨在加速项目的启动阶段。无论是快速原型制作,还是教学场景,它都能节省宝贵的时间,让你更快地专注于编写代码。立即尝试,开启你的快速开发之旅!
PaddleOCR-VL
PaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1
昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00HunyuanWorld-Mirror
混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。03Spark-Scilit-X1-13B
FLYTEK Spark Scilit-X1-13B is based on the latest generation of iFLYTEK Foundation Model, and has been trained on multiple core tasks derived from scientific literature. As a large language model tailored for academic research scenarios, it has shown excellent performance in Paper Assisted Reading, Academic Translation, English Polishing, and Review Generation, aiming to provide efficient and accurate intelligent assistance for researchers, faculty members, and students.Python00GOT-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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile013
Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选









