引领代码质量提升的新星:Taylor(已废弃)
2024-05-21 01:30:48作者:贡沫苏Truman
警告:此项目已被废弃,请转而使用SwiftLint。

项目简介
Taylor 是一个致力于提高 Swift 代码质量的工具,通过检查代码度量标准来确保代码符合最佳实践和风格指南。尽管该项目已经不再维护,但它的设计理念和功能仍然对Swift开发者有重要参考价值。Taylor 利用了 SourceKitten,这个工具能够提供更准确的抽象语法树(AST)表示,从而生成最终的报告,支持 Xcode、JSON、PMD 和纯文本等多种格式。
技术分析
Taylor 的核心是基于 AST 进行源码分析,这使得它能进行复杂的规则检查,如类长度、方法长度、方法数、循环复杂度等。同时,它还允许用户自定义规则以适应特定的开发规范。这些特性使 Taylor 成为了一个强大的静态代码分析工具。
应用场景
- 在 Xcode 中集成:你可以将 Taylor 添加到 Xcode 的运行脚本阶段,以便在编译时实时检查代码质量。
- 命令行工具:Taylor 提供了命令行接口,方便你在持续集成服务器上自动化代码审查流程,或者在本地快速评估代码质量。
项目特点
- 广泛的规则集:包括类长度、方法长度、方法数、循环复杂度等多个方面,全面检查代码质量。
- 灵活的排除机制:支持排除特定文件或目录,可以根据项目需求定制排除策略。
- 多种报告格式:可以生成 Xcode、JSON、PMD 或纯文本格式的报告,适应不同工作流。
- 可定制化规则:允许用户自定义规则值,满足团队独特的编码规范。
- 易于安装与使用:通过 Homebrew 安装简单快捷,命令行界面简洁易懂。
虽然 Taylor 已经被废弃,但它的理念和实现方式为其他类似项目提供了借鉴,特别是在理解如何利用 AST 进行代码质量检查以及如何设计直观易用的工具方面。如果你正在寻找替代方案,SwiftLint 可能是一个值得考虑的选择,它继承并扩展了 Taylor 的理念,继续推动着 Swift 社区的代码质量改进。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
238
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
671
156
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++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
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
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217