as-typed 的项目扩展与二次开发
2025-06-06 02:40:32作者:谭伦延
项目的基础介绍
as-typed 是一个开源项目,旨在提供一种将 JSON schema 直接映射为 TypeScript 类型的方法,而不需要进行转译。这意味着开发者可以使用 JSON schema 作为一等公民,在 TypeScript 中直接利用其类型信息。
项目的核心功能
项目的主要功能是提供了一个名为 AsTyped 的泛型类型,它能够接收任何 JSON schema 并将其映射为对应的 TypeScript 类型。这种映射遵循一定的规则,例如基本类型、数组和对象等。
- 基础类型映射:如字符串、数字、布尔值等。
- 对象和数组:支持将 JSON schema 中的对象和数组结构映射为 TypeScript 的对象和数组类型。
- 递归类型:可以处理 JSON schema 中的递归引用。
- 复杂结构:处理 oneOf、anyOf、allOf 等复杂 JSON schema 结构。
项目使用了哪些框架或库?
as-typed 项目的实现主要依赖于 TypeScript 的类型系统,特别是 deep inference 功能。除此之外,项目并没有使用其他框架或库。
项目的代码目录及介绍
项目的代码目录较为简洁,主要包括以下几个部分:
src/:存放项目的主要源代码,包括index.d.ts声明文件,定义了AsTyped类型。test/:包含测试代码,用于验证AsTyped类型的正确性。README.md:项目的自述文件,详细介绍了项目的使用方法和示例。.gitignore:定义了 Git 忽略的文件列表。LICENSE:项目的许可证文件,采用 MIT 许可。
对项目进行扩展或者二次开发的方向
1. 支持更多 JSON schema 特性
目前,as-typed 对 JSON schema 的支持还有一些限制,例如不支持正则表达式、值验证等。开发者可以在此基础上增加对更多 JSON schema 特性的支持。
2. 性能优化
对于复杂的 JSON schema,映射过程可能会涉及大量的类型推断,这可能会影响性能。可以对算法进行优化,提高映射的效率。
3. 开发工具集成
开发工具如 Visual Studio Code 可以集成 as-typed,提供即时的类型提示和错误检查。
4. 构建一个更完善的测试套件
虽然项目已经包含了基本的测试,但构建一个更全面的测试套件可以确保项目的稳定性和可靠性。
5. 文档和示例
增加更多的文档和示例,帮助开发者更好地理解和使用 as-typed。
通过这些扩展和二次开发的方向,as-typed 可以成为一个更加强大和易用的工具,服务于更广泛的开发者社区。
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
暂无简介
Dart
669
155
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
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
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++
660
308
🔥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
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.81 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.19 K
653
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
878