NASA OpenMCT项目中拼写检查字典的清理与优化
2025-05-18 12:25:10作者:冯爽妲Honey
项目背景
NASA OpenMCT是一个开源的Web应用程序,用于任务控制系统的数据可视化。作为NASA开发的项目,代码质量要求极高,其中就包括对代码中拼写错误的严格控制。
问题发现
在项目开发过程中,团队发现.cspell.json字典文件中包含了大量实际上是拼写错误的单词。这些错误单词被添加到字典中,很可能是为了快速实现拼写检查功能而采取的临时措施。这种做法虽然短期内解决了拼写检查报错的问题,但从长远来看,却掩盖了代码中真实的拼写错误。
解决方案
项目团队决定对这一问题进行彻底清理,主要采取以下措施:
-
全面审查字典文件:对所有添加到字典中的单词进行逐一检查,确认哪些是真正的专业术语,哪些实际上是拼写错误。
-
修复代码中的拼写错误:对于确认是拼写错误的单词,不仅要从字典中移除,还要在代码中进行修正。
-
API兼容性考虑:由于部分拼写错误可能已经存在于公开API中,修改时需要特别注意向后兼容性问题,必要时需要通过版本控制来处理。
技术实现细节
清理工作主要集中在以下几个关键组件:
-
对话框(Dialog)和覆盖层(Overlay)组件:
- 修正了与用户交互相关的拼写错误
- 确保所有可关闭和不可关闭的对话框功能正常
- 特别检查了对象替换确认对话框和完整数据显示覆盖层
-
用户API:
- 修正了用户角色切换相关的拼写错误
- 确保示例用户插件功能不受影响
测试验证
为确保修改不会引入新问题,团队制定了详细的测试方案:
-
对话框/覆盖层测试:
- 测试可关闭对话框:通过创建特定类型对象并尝试添加多个组件来触发替换对话框
- 测试不可关闭对话框:通过笔记本快照注释工作流验证
-
用户API测试:
- 安装并测试示例用户插件
- 验证不同用户角色间的切换功能
影响与注意事项
本次修改虽然主要涉及拼写修正,但由于部分修改触及公共API,因此需要注意:
- 这是一个破坏性变更,需要在版本发布说明中明确标注
- 依赖这些API的第三方代码可能需要相应调整
- 建议用户在升级版本后进行全面测试
最佳实践建议
对于类似项目,建议:
- 定期审查拼写检查字典,避免将拼写错误作为例外添加
- 对于必须保留的非标准拼写,添加明确注释说明原因
- 建立代码审查流程,防止新的拼写错误进入代码库
- 考虑使用自动化工具定期扫描拼写问题
通过这次清理工作,NASA OpenMCT项目的代码质量得到了进一步提升,为后续开发奠定了更规范的基础。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
最新内容推荐
电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
245
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
672
157
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
662
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218