GraphQL-Rules 项目启动与配置教程
2025-05-08 12:17:02作者:冯梦姬Eddie
1. 项目的目录结构及介绍
graphql-rules 项目目录结构如下:
graphql-rules/
├── .github/ # GitHub 相关配置文件
├── .vscode/ # Visual Studio Code 配置文件
├── bench/ # 性能测试相关文件
├── build/ # 构建脚本和配置
├── dist/ # 构建后的文件存放目录
├── examples/ # 示例项目
├── packages/ # 项目依赖的包文件
├── scripts/ # 项目脚本文件
├── src/ # 源代码目录
│ ├── __tests__/ # 测试文件目录
│ ├── index.ts # TypeScript 入口文件
│ ├── ... # 其他源代码文件
├── test/ # 额外的测试文件
├── .editorconfig # 编辑器配置
├── .gitattributes # Git 属性配置
├── .gitignore # Git 忽略文件
├── .prettierrc # Prettier 代码格式化配置
├── .travis.yml # Travis CI 配置
├── CHANGELOG.md # 更新日志
├── CONTRIBUTING.md # 贡献指南
├── LICENSE # 许可证文件
├── README.md # 项目说明文档
├── package.json # 项目包配置
├── tsconfig.json # TypeScript 配置
└── ... # 其他文件
.github/: 存放 GitHub 相关的配置文件,如 Issue 和 Pull Request 模板等。.vscode/: 存放 Visual Studio Code 的项目配置文件。bench/: 包含性能测试的代码和结果。build/: 构建项目的相关脚本和配置文件。dist/: 构建完成后生成的文件存放目录。examples/: 包含使用该项目的示例代码。packages/: 项目的依赖包文件。scripts/: 项目的辅助脚本文件。src/: 项目的源代码目录。test/: 包含项目的额外测试文件。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件通常是 src/index.ts,这是 TypeScript 的入口文件。以下是启动文件的基本结构:
// index.ts
import { createRuleSet } from './createRuleSet';
// 创建规则集
const ruleSet = createRuleSet();
// 使用规则集进行操作...
在实际使用中,这个文件会根据项目的具体功能进行相应的扩展和修改。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件主要包括以下两个:
package.json: Node.js 项目的主要配置文件,定义了项目的依赖、脚本和元数据等。tsconfig.json: TypeScript 项目的配置文件,定义了 TypeScript 编译器的选项。
以下是 package.json 的基本结构:
{
"name": "graphql-rules",
"version": "1.0.0",
"description": "A project for managing GraphQL rules",
"main": "dist/index.js",
"scripts": {
"build": "tsc",
"test": "jest"
},
"dependencies": {
"some-dependency": "^1.0.0"
},
"devDependencies": {
"typescript": "^4.0.0",
"jest": "^26.0.0"
},
"license": "MIT"
}
在 tsconfig.json 中,你可以定义 TypeScript 的编译选项,例如:
{
"compilerOptions": {
"target": "es5",
"module": "commonjs",
"strict": true,
"esModuleInterop": true
},
"include": ["src/**/*"],
"exclude": ["node_modules", ".git"]
}
这些配置文件是项目运行的基础,确保了项目的正确编译和执行。
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-1.5HunyuanVideo-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
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
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
🔥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
20
暂无简介
Dart
659
150
🎉 (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
1.17 K
644
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
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++
657
293
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
131
865
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
251
320
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
138
874