Jira Clone 项目教程
1、项目介绍
Jira Clone 是一个基于 Vue.js 和 Node.js/GraphQL 构建的项目,旨在复制 Jira 的核心功能。该项目由 Bouaggad Moez 开发,是一个开源的 Web 应用程序,适合 Vue.js 开发者学习和参考。通过使用 Vue.js 的新 Composition API,结合 GraphQL 和 TypeScript,该项目展示了现代前端开发的最佳实践。
2、项目快速启动
2.1 环境准备
在开始之前,请确保你已经安装了以下软件:
- Node.js (建议版本 14.x 或更高)
- PostgreSQL (或者使用 Docker 运行 PostgreSQL)
- pnpm (可选,但推荐使用)
2.2 克隆项目
首先,克隆项目到本地:
git clone https://github.com/Datlyfe/jira_clone.git
cd jira_clone
2.3 安装依赖
使用 pnpm 安装项目依赖:
pnpm install
2.4 配置数据库
如果你没有安装 PostgreSQL,可以使用 Docker 运行 PostgreSQL:
cd backend
docker-compose up
如果你已经安装了 PostgreSQL,请创建一个数据库,并在 /backend 目录下创建一个 .env 文件,将 /backend/.env.example 的内容复制到 .env 文件中,并填写你的数据库用户名和密码。
2.5 启动应用
在项目根目录下运行以下命令启动应用:
npm run dev
应用启动后,可以在浏览器中访问 http://localhost:5137/ 查看运行效果。
3、应用案例和最佳实践
3.1 应用案例
Jira Clone 可以作为一个学习 Vue.js 和 GraphQL 的实践项目。开发者可以通过阅读和修改代码,深入理解 Vue.js 的 Composition API 和 GraphQL 的使用。此外,该项目还可以作为一个基础模板,用于开发类似的项目。
3.2 最佳实践
- 使用 Composition API:项目中大量使用了 Vue.js 的 Composition API,这是 Vue 3 中的新特性,推荐在新的项目中使用。
- GraphQL 集成:通过 GraphQL 与后端进行数据交互,简化了 API 的设计和使用。
- TypeScript 支持:项目中使用了 TypeScript,提供了更好的类型检查和代码提示,提高了开发效率。
4、典型生态项目
4.1 Vue.js
Vue.js 是一个渐进式 JavaScript 框架,适用于构建用户界面。Jira Clone 使用了 Vue.js 3 的 Composition API,展示了如何使用 Vue.js 构建复杂的单页应用。
4.2 Node.js
Node.js 是一个基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行时,用于构建快速、可扩展的网络应用。Jira Clone 的后端使用了 Node.js 和 Express,提供了一个高效的服务器环境。
4.3 GraphQL
GraphQL 是一种用于 API 的查询语言,允许客户端精确地请求所需的数据。Jira Clone 使用了 GraphQL 与后端进行数据交互,简化了 API 的设计和使用。
4.4 PostgreSQL
PostgreSQL 是一个强大的开源关系型数据库,Jira Clone 使用 PostgreSQL 存储数据,确保数据的安全性和可靠性。
通过以上模块的介绍,你可以快速了解并启动 Jira Clone 项目,并深入学习 Vue.js、Node.js、GraphQL 和 PostgreSQL 的使用。
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