dts-gen 使用教程
1. 项目介绍
dts-gen 是一个由微软开发的工具,用于为任何 JavaScript 对象生成 TypeScript 定义文件(.d.ts)。它可以帮助开发者快速为现有的 JavaScript 模块或库生成 TypeScript 类型声明文件,从而在 TypeScript 项目中更好地利用这些模块。
dts-gen 的工作原理是通过检查运行时出现的对象,而不是依赖于对象的源代码。这意味着无论对象是如何编写的,任何东西(包括本机对象)都可以被赋予推断的形状。
2. 项目快速启动
安装
首先,你需要全局安装 dts-gen:
npm install -g dts-gen
生成 TypeScript 定义文件
假设你有一个名为 yargs 的 NPM 模块,并且你想为其生成 TypeScript 定义文件。你可以按照以下步骤操作:
-
安装
yargs模块:npm install --save yargs -
使用
dts-gen生成定义文件:dts-gen -m yargs
执行上述命令后,dts-gen 会生成一个 yargs.d.ts 文件,其中包含了 yargs 模块的 TypeScript 类型声明。
命令行选项
dts-gen 提供了多种命令行选项,以满足不同的需求。以下是一些常用的选项:
-m, --module <module>:指定要生成定义文件的模块名称。-i, --identifier <identifier>:指定要生成定义文件的全局标识符。-e, --expression <expression>:指定要生成定义文件的任意表达式。-f, --file <filename>:指定输出文件的名称。
例如,生成一个名为 my-module.d.ts 的定义文件:
dts-gen -m my-module -f my-module.d.ts
3. 应用案例和最佳实践
案例1:为第三方库生成类型声明
假设你正在使用一个没有 TypeScript 类型声明的第三方库 my-library,你可以使用 dts-gen 为其生成类型声明文件:
npm install --save my-library
dts-gen -m my-library
生成的 my-library.d.ts 文件可以放在你的项目中,并在 TypeScript 代码中使用:
import * as myLibrary from 'my-library';
const result = myLibrary.someFunction();
console.log(result);
案例2:为自定义对象生成类型声明
如果你有一个自定义的 JavaScript 对象,并且希望为其生成 TypeScript 类型声明,可以使用 -e 选项:
dts-gen -e "new MyCustomClass()"
这将生成一个包含 MyCustomClass 类型声明的 .d.ts 文件。
4. 典型生态项目
DefinitelyTyped
DefinitelyTyped 是一个社区驱动的 TypeScript 类型声明库,包含了大量流行的 JavaScript 库的类型声明。dts-gen 生成的定义文件可以作为起点,帮助你为这些库贡献类型声明。
TypeScript
dts-gen 是 TypeScript 生态系统中的一个重要工具,它可以帮助开发者更好地利用 TypeScript 的类型系统,尤其是在处理现有的 JavaScript 代码时。
Visual Studio Code
Visual Studio Code 是一个流行的代码编辑器,支持 TypeScript 的智能提示和类型检查。使用 dts-gen 生成的类型声明文件可以显著提升在 VS Code 中的开发体验。
通过以上步骤,你可以快速上手并使用 dts-gen 工具,为你的 JavaScript 项目生成 TypeScript 类型声明文件。
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