express-oas-generator使用手册
项目简介
express-oas-generator 是一个专为 ExpressJS 4.x 设计的模块,它能够自动生成现有的RESTful API应用程序的OpenAPI(前身为Swagger)规范。这个工具简化了API文档的维护工作,确保文档与实际应用逻辑保持同步。
项目目录结构及介绍
以下是对 express-oas-generator 核心目录结构的基本解析:
.
├── index.js # 主入口文件,负责程序的启动和主要逻辑处理。
├── lib # 包含核心库代码,实现自动生成OpenAPI规范的功能。
│ └── ... # 相关的处理和辅助函数文件。
├── test # 测试用例目录,用于保证代码质量。
│ ├── _jasmine # Jasmine测试框架配置和测试脚本。
│ └── ... # 具体的测试文件。
├── jsdoc.json # JSDoc配置文件,用于生成代码文档。
├── package.json # 项目配置文件,包含了依赖、脚本命令等关键信息。
└── README.md # 项目的快速入门和概述文档。
项目的启动文件介绍
主要启动文件:index.js
这个文件是项目的主入口点,当你在安装了所有必需依赖之后,通过执行类似于 node index.js 的命令来启动服务时,它将被调用。它不仅初始化应用程序,还触发API规范的生成过程。由于具体的启动逻辑未直接展示在提供的信息中,通常此类文件会包括设置Express应用实例、挂载中间件、加载路由以及配置其他运行时选项。
项目的配置文件介绍
配置相关:虽然提供信息没有直接列出特定的配置文件路径,但配置通常是通过环境变量或像 package.json 中的脚本指令、特定配置文件(如 .env, config.js 等)来进行的。在 package.json 文件中可以看到一系列的脚本命令,例如 "generate-docs" 命令执行的是JSDoc文档生成,间接说明了可以通过修改这些脚本来定制化配置生成文档的过程或项目特定的运行配置。
对于更详细的配置管理,开发者可能需要查看源码内部或者项目文档中关于如何设置环境变量或配置文件的指引。特别是在实际部署或调整自定义生成规则时,开发者需要参考源码注释或者额外的开发指南来了解如何进行个性化的配置设定。
请注意,上述目录结构和功能描述基于通用的Node.js和Express项目结构假设,具体细节应以项目实际文档为准。在使用过程中,务必参考项目主页或其GitHub仓库中的README文件获取最新且详细的操作指南。
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
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
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
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