Kubernetes-Client项目中的@Generated注解值变更解析
在Kubernetes-Client项目的模型生成过程中,开发团队正在对代码生成机制进行重要重构。作为重构工作的一部分,需要对模型类中的@Generated注解值进行标准化调整。
当前项目中使用的@Generated("jsonschema2pojo")注解原本是为了保持与旧版生成器的兼容性而设置的临时方案。随着项目向基于OpenAPI规范的模型生成器迁移,这个注解值需要更新为更能准确反映实际生成来源的@Generated("io.fabric8.kubernetes.schema.generator.model.ModelGenerator")。
这一变更涉及修改模型生成模板文件中的相关配置。具体来说,需要调整位于kubernetes-model-generator/openapi/maven-plugin/src/main/resources/templates/目录下的model_class_annotations.mustache模板文件。该文件第77行定义了@Generated注解的默认值,正是需要修改的关键位置。
值得注意的是,这项变更需要分阶段谨慎实施。首先需要确保所有扩展模块都已完成向OpenAPI生成器的迁移工作,目前仍有5个扩展模块待完成转换。实施步骤建议分为两个明确的提交:第一个提交仅修改模板文件,第二个提交执行完整的模型重新生成操作。
这种分步实施方式不仅便于代码审查,也能更好地控制变更影响范围。当所有准备工作就绪后,开发人员可以通过执行make openapi-generate-java-classes命令来重新生成所有模型类,完成最终的注解值更新。
这个看似简单的注解值变更实际上反映了项目架构演进的重要里程碑,标志着生成器从jsonschema2pojo向专为Kubernetes定制化的ModelGenerator的转变,为后续的功能扩展和维护提供了更好的基础。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00