Easy Rules规则文档生成:基于JavaDoc的规则自动文档
想要让Java规则引擎中的业务规则自动生成专业文档?Easy Rules的JavaDoc集成功能正是你需要的终极解决方案!🚀
Easy Rules是一个简单而强大的Java规则引擎,它通过注解方式让业务规则的文档化变得异常简单。在本文中,我们将探索如何利用JavaDoc注释为Easy Rules规则自动生成高质量文档,让你的规则库维护变得更加轻松高效。
为什么需要规则文档自动生成?
在复杂的业务系统中,规则数量往往成百上千,手动维护规则文档不仅耗时耗力,而且容易与代码脱节。Easy Rules的注解驱动开发模式完美解决了这个问题!
JavaDoc与规则注解的完美结合
Easy Rules提供了完整的注解支持,包括:
@Rule- 标记类为规则@Condition- 标记条件方法@Action- 标记执行动作方法@Fact- 标记事实参数
实战:为天气规则创建自动文档
让我们看看一个完整的规则示例,其中集成了丰富的JavaDoc注释:
/**
* 天气规则:当检测到下雨时自动触发
*
* 这个规则监控天气状况,在下雨时提醒用户携带雨伞。
* 使用场景:日常出行、户外活动规划
*
* @author 开发者姓名
*/
@Rule(name = "weatherRule",
description = "检测下雨状况并提醒携带雨具")
public class WeatherRule {
/**
* 检查是否正在下雨
*
* @param rain 天气事实,true表示正在下雨
* @return 如果正在下雨返回true
*/
@Condition
public boolean isRaining(@Fact("rain") boolean rain) {
return rain;
}
/**
* 下雨时执行的动作:提醒携带雨伞
*
* @param facts 当前上下文中的事实集合
*/
@Action(order = 1)
public void remindUmbrella(Facts facts) {
System.out.println("正在下雨,请记得携带雨伞!");
}
}
核心注解详解
@Rule注解
位于 easy-rules-core/src/main/java/org/jeasy/rules/annotation/Rule.java 的 @Rule 注解是规则定义的核心:
@Rule(name = "weatherRule",
description = "检测下雨状况并提醒携带雨具",
priority = 1)
@Condition与@Action注解
在 easy-rules-core/src/main/java/org/jeasy/rules/annotation/Condition.java 和 Action.java 中定义了条件与动作的元数据。
文档生成最佳实践
1. 完整的规则描述
每个规则类都应该包含详细的JavaDoc注释,说明规则的业务目的、适用场景和注意事项。
2. 参数文档化
为所有 @Fact 注解的参数提供清晰的文档说明,包括参数的取值范围和业务含义。
3. 动作执行顺序
使用 @Action(order = n) 明确指定动作的执行顺序,这在多动作规则中尤为重要。
高级技巧:自定义文档生成器
对于大型项目,你可以基于Easy Rules的注解系统创建自定义的文档生成器:
/**
* 规则文档生成器
* 自动从JavaDoc和注解中提取信息生成规则文档
*/
public class RuleDocumentGenerator {
public void generateDocumentation(Class<?> ruleClass) {
Rule ruleAnnotation = ruleClass.getAnnotation(Rule.class);
// 提取规则元数据生成文档
}
}
总结
Easy Rules的JavaDoc集成功能为规则文档化提供了完美的解决方案。通过简单的注解配置和标准的JavaDoc注释,你可以:
✅ 自动生成规则文档
✅ 保持代码与文档同步
✅ 提高规则可维护性
✅ 降低团队沟通成本
开始使用Easy Rules的自动文档功能,让你的规则管理变得更加专业和高效!✨
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00