【亲测免费】 workflow-bpmn-modeler 使用教程
项目介绍
workflow-bpmn-modeler 是一个基于 Vue 和 bpmn.io@7.0 实现的工作流设计器,专门用于 Flowable 的流程设计。该项目提供了一个直观的界面,使用户能够轻松地设计和管理业务流程。通过集成 Vue 和 bpmn.io,它不仅提供了强大的功能,还确保了良好的用户体验和开发效率。
项目快速启动
安装
首先,你需要通过 Yarn 安装 workflow-bpmn-modeler:
yarn add workflow-bpmn-modeler
使用
在你的 Vue 项目中,你可以这样使用 bpmn-modeler 组件:
<template>
<div>
<bpmn-modeler ref="refNode" :xml="xml" :users="users" :groups="groups" :categorys="categorys" :is-view="false" @save="save" />
</div>
</template>
<script>
import bpmnModeler from "workflow-bpmn-modeler";
export default {
components: {
bpmnModeler
},
data() {
return {
xml: "", // 后端查询到的xml
users: [
{ name: "张三", id: "zhangsan" },
{ name: "李四", id: "lisi" },
{ name: "王五", id: "wangwu" }
],
groups: [
{ name: "开发组", id: "dev" },
{ name: "测试组", id: "test" },
{ name: "产品组", id: "product" }
],
categorys: [
{ name: "项目管理", id: "project" },
{ name: "日常工作", id: "daily" },
{ name: "其他", id: "other" }
]
};
},
methods: {
save(data) {
console.log("保存的数据:", data);
}
}
};
</script>
应用案例和最佳实践
案例一:企业内部审批流程
在企业内部,审批流程是一个常见的需求。使用 workflow-bpmn-modeler,你可以轻松设计一个审批流程,包括请假、报销、采购等。通过定义不同的用户和组,你可以确保流程的每个步骤都能正确地分配给相应的负责人。
案例二:项目管理流程
在项目管理中,流程的定义和管理至关重要。使用 workflow-bpmn-modeler,你可以设计一个项目管理流程,包括任务分配、进度跟踪、问题反馈等。通过集成到项目管理系统中,你可以提高项目管理的效率和透明度。
典型生态项目
Flowable
Flowable 是一个轻量级的业务流程引擎,支持 BPMN 2.0 标准。workflow-bpmn-modeler 可以与 Flowable 无缝集成,提供完整的流程设计和管理解决方案。
Vue.js
Vue.js 是一个流行的前端框架,提供了丰富的工具和库。workflow-bpmn-modeler 利用 Vue.js 的优势,提供了高效和灵活的开发体验。
bpmn.io
bpmn.io 是一个基于 Web 的 BPMN 2.0 建模工具,提供了强大的流程设计功能。workflow-bpmn-modeler 基于 bpmn.io,确保了流程设计的专业性和灵活性。
通过这些生态项目的支持,workflow-bpmn-modeler 能够提供一个完整的流程自动化解决方案,满足各种业务需求。
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0194
cann-learning-hubCANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。Jupyter Notebook0121
MiMo-V2.5-Pro-FP4-DFlashMiMo-V2.5-Pro-FP4-DFlash 是驱动 MiMo-V2.5-Pro-UltraSpeed 的底层模型: FP4 量化骨干网络:对 MoE 专家采用 MXFP4 量化,同时保持模型其他部分的更高精度,在几乎无损质量的前提下,显著减小模型体积并降低内存带宽压力。 BF16 DFlash 草稿生成器:用于块扩散推测解码,每次前向传播可生成一整个块的 tokens,并让骨干网络一步完成验证。 两者协同作用,既降低了每参数的位宽,又减少了骨干网络前向传播的次数,而这两者正是万亿参数模型解码过程中的两大主要成本来源。Python00
JoyAI-EchoJoyAI-Echo,这是一个独立的、仅用于推理的版本,旨在实现分钟级多镜头音视频生成。它采用了经过蒸馏的DMD生成器、配对的跨模态记忆以及故事级别的一致性。其性能的核心在于,一个跨模态视听记忆库能够在长达五分钟的视频中保持角色外观和语音音色的一致性。同时,一个训练后处理流程将基于记忆的强化学习与分布匹配蒸馏相结合,实现了7.5倍的速度提升,显著增强了视觉质量和对齐效果。00
AstrBot✨ 易上手的多平台 LLM 聊天机器人及开发框架 ✨ 平台支持 QQ、QQ频道、Telegram、微信、企微、飞书 | OpenAI、DeepSeek、Gemini、硅基流动、月之暗面、Ollama、OneAPI、Dify 等。附带 WebUI。Python05
handy-ollama动手学Ollama,CPU玩转大模型部署,在线阅读地址:https://datawhalechina.github.io/handy-ollama/Jupyter Notebook06