API-First-Hand:基于Swagger/OpenAPI的API优先开发工具
项目介绍
API-First-Hand 是一个基于Swagger/OpenAPI规范的API优先开发工具,旨在帮助开发者快速构建RESTful Web服务。通过将Swagger/OpenAPI定义作为单一的事实来源,API-First-Hand能够自动生成代码片段,从而减少开发者编写大量样板代码的工作量。开发者可以专注于实现服务的业务逻辑,而无需担心代码的重复生成和维护。
API-First-Hand最初是为Play Framework设计的,但未来计划扩展到Akka HTTP。如果你有兴趣参与扩展工作,欢迎联系我们。
项目技术分析
插件功能
API-First-Hand支持以下功能:
- Play路由定义:自动生成和管理Play框架的路由定义。
- Swagger域模型定义和参数:将Swagger域模型定义和参数映射到Scala的case类。
- Swagger域模型约束:将Swagger域模型约束映射到Play的验证规则。
- 随机测试数据生成器:自动生成随机测试数据和参数值。
- 单元测试:自动生成针对无效和有效参数集的单元测试,确保服务在API边界上的正确性。
- Play控制器实现骨架:根据Swagger路径定义生成Play控制器的实现骨架。
- Play路由文件包装器:将HTTP相关的语义转换为域相关的控制器基类。
- 模型类和验证规则:自动生成模型类和验证规则。
- 安全提取器和自定义内容类型反序列化器:手动生成和编译安全提取器和自定义内容类型反序列化器。
构建状态和要求
API-First-Hand目前处于活跃开发阶段,尚未被认为是生产就绪的。使用该插件需要以下环境:
- Play Framework 2.5.4及以上版本
- Swagger(OpenAPI)2.0
- Lightbend提供的Activator模板
项目及技术应用场景
API-First-Hand适用于以下场景:
- 快速原型开发:通过自动生成代码,开发者可以快速构建和迭代API原型。
- 减少样板代码:自动生成和管理路由、模型定义和验证规则,减少开发者的工作量。
- API优先开发:将API规范作为开发的核心,确保API的一致性和可维护性。
- 测试驱动开发:自动生成单元测试,帮助开发者进行测试驱动开发。
项目特点
1. API优先开发
API-First-Hand将Swagger/OpenAPI规范作为开发的起点,确保API的一致性和可维护性。开发者只需编写API规范,其余代码将自动生成。
2. 自动代码生成
插件能够自动生成Play路由、模型定义、验证规则、单元测试等代码,减少开发者的工作量。
3. 支持Play Framework
API-First-Hand最初是为Play Framework设计的,但未来计划扩展到Akka HTTP,提供更广泛的支持。
4. 灵活的代码管理
插件支持代码的增量生成,开发者可以在生成的代码基础上进行修改和扩展,而不会丢失已有的代码。
5. 丰富的文档支持
API-First-Hand提供了详细的文档和示例,帮助开发者快速上手和使用插件。
总结
API-First-Hand是一个强大的API优先开发工具,能够帮助开发者快速构建和维护RESTful Web服务。通过自动生成和管理代码,开发者可以专注于实现业务逻辑,提高开发效率。如果你正在寻找一个能够简化API开发的工具,API-First-Hand绝对值得一试。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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