State Machine Cat 使用教程
1. 项目介绍
State Machine Cat(简称 smcat)是一个用于编写和可视化状态图的工具。它支持多种输入格式(如 smcat、JSON、SCXML),并能生成多种输出格式(如 SVG、DOT、JSON、SCXML)。smcat 的设计目标是让用户能够以最少的努力创建美观的状态图,而无需与拖放工具交互或深入了解 GraphViz 的复杂性。
2. 项目快速启动
安装
首先,你需要安装 Node.js 和 npm。然后,通过 npm 全局安装 smcat:
npm install --global state-machine-cat
使用
安装完成后,你可以通过命令行使用 smcat 命令来生成状态图。以下是一个简单的示例:
smcat -T svg <<EOF
initial => "on backlog" : item adds most value
"on backlog" => doing : working on it
doing => testing : built & unit tested
testing => "on backlog" : test not ok
testing => final : test ok
EOF
这个命令将生成一个 SVG 格式的状态图,并将其输出到标准输出。你可以通过 -o 选项指定输出文件:
smcat -T svg -o output.svg <<EOF
initial => "on backlog" : item adds most value
"on backlog" => doing : working on it
doing => testing : built & unit tested
testing => "on backlog" : test not ok
testing => final : test ok
EOF
嵌入 HTML
你还可以将 smcat 嵌入到 HTML 页面中,生成动态状态图。首先,在 HTML 文件的 <head> 部分引入 smcat 的脚本:
<script src="https://state-machine-cat.js.org/state-machine-cat-inpage.min.js" type="module" defer></script>
然后在 <body> 部分添加一个脚本标签,指定 type="text/x-smcat":
<script type="text/x-smcat">
on [color="darkgreen" active]
off [color="maroon"]
on => off [color="red"]: flickSwitch() / makeNoise("off.wav")
off => on [color="#009900"]: flickSwitch() / makeNoise("on.wav")
</script>
3. 应用案例和最佳实践
应用案例
-
软件开发中的状态管理:在开发复杂的软件系统时,状态管理是一个关键问题。smcat 可以帮助开发者可视化系统的状态转换,从而更好地理解和设计状态机。
-
协议设计:在设计通信协议时,状态图可以帮助开发者清晰地描述协议的状态和转换条件。smcat 可以生成协议的状态图,便于团队成员理解和审查。
-
业务流程建模:在业务流程建模中,状态图可以用来描述业务流程中的各个状态和转换条件。smcat 可以帮助业务分析师快速创建和分享业务流程图。
最佳实践
-
使用注释:在状态图中添加注释可以帮助读者更好地理解状态和转换的含义。smcat 支持在状态图中添加注释。
-
使用颜色和样式:通过为状态和转换添加颜色和样式,可以使状态图更加直观和易于理解。smcat 支持为状态和转换添加颜色和样式。
-
导出多种格式:smcat 支持导出多种格式的状态图,如 SVG、DOT、JSON 等。根据不同的需求选择合适的输出格式。
4. 典型生态项目
-
GraphViz:smcat 使用 GraphViz 作为渲染引擎,生成状态图。GraphViz 是一个强大的图形可视化工具,支持多种布局算法。
-
Vim 插件:对于 Vim 用户,可以使用
ambagasdowa/vim-syntax-smcat插件来为 smcat 文件提供语法高亮。 -
Atom 插件:对于 Atom 编辑器用户,可以使用
tree-sitter-smcat插件来为 smcat 文件提供语法高亮和解析支持。
通过这些生态项目,你可以进一步提升 smcat 的使用体验和效率。
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
Baichuan-M3-235BBaichuan-M3 是百川智能推出的新一代医疗增强型大型语言模型,是继 Baichuan-M2 之后的又一重要里程碑。Python00
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