ArchUnitTS 的项目扩展与二次开发
2025-06-04 23:21:56作者:裘晴惠Vivianne
项目的基础介绍
ArchUnitTS 是一个针对 TypeScript 和 JavaScript 项目的架构测试库,它允许开发者在项目中指定并断言架构规则。ArchUnitTS 的设计灵感来自于 ArchUnit,但它并不是 ArchUnit 的官方分支。该库的目的是在 TypeScript 和 JavaScript 项目中强制执行架构规则,如检查依赖方向、检测循环依赖、强制编码标准等。它能够与各种测试框架集成,且设置和管道集成非常简单。
项目的核心功能
ArchUnitTS 的核心功能包括:
- 检测循环依赖:确保项目中的模块没有循环依赖。
- 层次依赖:验证项目是否遵循了分层架构的原则,例如,确保表示层不依赖于数据库层。
- 命名约定:检查文件和目录的命名是否符合特定的模式。
- 代码度量:如文件大小、类的高内聚性等。
项目使用了哪些框架或库?
ArchUnitTS 使用了一些流行的框架和库来构建和测试,包括但不限于:
- Jest:用于测试的 JavaScript 框架。
- Mocha:另一个流行的 JavaScript 测试框架。
- Jasmine:一个行为驱动开发框架。
- TypeScript:项目的主要编程语言。
项目的代码目录及介绍
项目的代码目录结构如下:
src:包含 ArchUnitTS 的源代码。test:包含用于测试 ArchUnitTS 的测试用例。examples:包含使用 ArchUnitTS 的示例代码片段。docs:如果有的话,包含项目文档。assets:包含项目的静态资源,如图片等。.gitignore:指定 Git 忽略的文件。package.json:项目的 npm 配置文件。
对项目进行扩展或者二次开发的方向
增加新的规则
可以根据项目需求,增加新的架构规则,如特定模块之间的依赖关系、文件大小限制、代码复杂度等。
支持更多的测试框架
虽然 ArchUnitTS 已经支持了多个测试框架,但还可以扩展以支持更多流行的测试框架,提高其适用性。
改进和优化现有规则
可以对现有的规则进行改进,使其更灵活、更易于配置,或者优化性能。
国际化和本地化
当前项目可能只支持英文,可以通过添加多语言支持,使其能够适应不同国家和地区的开发者。
生成更丰富的报告
可以扩展报告功能,以支持更多格式的报告输出,如 PDF、CSV 等。
通过以上方向的扩展和二次开发,ArchUnitTS 将能够更好地服务于 TypeScript 和 JavaScript 项目,帮助开发者维护和强化项目架构的健康性。
登录后查看全文
热门项目推荐
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-1.5暂无简介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
Spark-Formalizer-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
最新内容推荐
PCDViewer-4.9.0-Ubuntu20.04:专业点云可视化与编辑工具全面解析 高效汇编代码注入器:跨平台x86/x64架构的终极解决方案 高效验证码识别解决方案:OCRServer资源文件深度解析与应用指南 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
615
140
Ascend Extension for PyTorch
Python
168
190
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
315
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
647
256
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
373
3.18 K
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.09 K
618
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
62
19
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
262
92