TypeConv 项目教程
1. 项目介绍
TypeConv 是一个极其快速的类型转换工具,支持在多种类型系统之间进行双向转换。它能够将 JSON Schema、TypeScript、GraphQL、Open API 和 SureType 等类型系统相互转换。TypeConv 利用 core-types 工具箱进行通用类型处理,能够在转换过程中保留源代码的位置信息、注释和描述等。
主要特点
- 快速转换:TypeConv 是一个极其快速的类型转换工具。
- 双向转换:支持在多种类型系统之间进行双向转换。
- 保留信息:在转换过程中保留源代码的位置信息、注释和描述等。
2. 项目快速启动
安装
首先,确保你已经安装了 Node.js。然后,你可以通过 npm 安装 TypeConv:
npm install typeconv
使用示例
以下是一个简单的示例,展示如何将 TypeScript 文件转换为 GraphQL 文件:
typeconv -f ts -t gql -o gql-schemas 'types/**/*.ts'
这个命令会将 types 目录及其子目录中的所有 TypeScript 文件转换为 GraphQL 文件,并将生成的文件放在 gql-schemas 目录中。
代码示例
假设你有一个 TypeScript 文件 types/user.ts,内容如下:
export interface User {
name: string;
age: number;
}
使用 TypeConv 将其转换为 GraphQL 文件:
typeconv -f ts -t gql -o gql-schemas 'types/user.ts'
生成的 gql-schemas/user.graphql 文件内容如下:
type User {
name: String
age: Int
}
3. 应用案例和最佳实践
应用案例
1. API 文档生成
在开发过程中,你可能需要将 TypeScript 类型定义转换为 Open API 文档,以便生成 API 文档。使用 TypeConv 可以轻松实现这一需求。
typeconv -f ts -t oapi -o api-docs 'types/**/*.ts'
2. 前后端类型同步
在前后端分离的项目中,前端和后端通常需要共享类型定义。TypeConv 可以帮助你在 TypeScript 和 GraphQL 之间进行类型同步,确保前后端类型一致。
typeconv -f ts -t gql -o gql-schemas 'types/**/*.ts'
最佳实践
- 自动化转换:将 TypeConv 集成到 CI/CD 流程中,自动进行类型转换。
- 保留注释:在转换过程中保留源代码的注释和描述,以便生成的文档更加清晰。
- 多格式输出:根据需求选择合适的输出格式,如 JSON Schema、Open API 等。
4. 典型生态项目
1. core-types
core-types 是一个通用的类型处理工具箱,TypeConv 利用它进行类型解析和转换。core-types 支持多种类型系统,包括 JSON Schema、TypeScript、GraphQL 等。
2. TypeScript
TypeScript 是一种静态类型检查的 JavaScript 超集,广泛用于前端和后端开发。TypeConv 支持将 TypeScript 类型定义转换为其他类型系统,如 JSON Schema 和 GraphQL。
3. GraphQL
GraphQL 是一种用于 API 的查询语言,TypeConv 支持将 TypeScript 类型定义转换为 GraphQL 类型定义,方便前后端类型同步。
4. Open API
Open API 是一种用于描述 RESTful API 的规范,TypeConv 支持将 TypeScript 类型定义转换为 Open API 文档,方便生成 API 文档。
通过 TypeConv,你可以轻松地在这些类型系统之间进行转换,提高开发效率和代码一致性。
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