TypeDoc项目中对@yields标签的支持解析
2025-05-28 01:32:10作者:何举烈Damon
背景介绍
TypeDoc是一个流行的TypeScript文档生成工具,它能够将代码中的注释转换为美观的文档。在JavaScript/TypeScript生态中,JSDoc注释被广泛用于代码文档化,其中包含各种标签来描述函数行为、参数类型等信息。
@yields标签的作用
在JSDoc标准中,@yields标签(有时也写作@yield)用于描述生成器函数或异步函数所产生(yield)的值类型。这个标签特别适用于:
- 生成器函数(Generator Functions):使用function*语法定义的函数
- 异步生成器函数(Async Generator Functions):使用async function*语法定义的函数
TypeDoc当前的问题
目前,TypeDoc在处理包含@yields标签的代码注释时会输出错误信息,这表明该标签尚未被完全支持。这会导致以下问题:
- 文档生成过程中出现不必要的警告或错误
- 生成器函数的产出类型信息无法被正确提取和展示
- 影响开发者使用TypeDoc为包含生成器函数的代码库生成文档
技术实现考量
要实现@yields标签的支持,TypeDoc需要:
- 在解析器层面将该标签加入允许使用的标签列表
- 在类型系统中正确处理生成器函数的产出类型
- 在文档渲染阶段适当地展示产出类型信息
- 保持与现有JSDoc标准的兼容性
对开发者的影响
对于使用TypeDoc的开发者来说,支持@yields标签将带来以下好处:
- 能够完整地文档化生成器函数的行为
- 生成的文档能更准确地反映代码的实际功能
- 减少因标签不支持而产生的警告噪音
- 提升代码库文档的完整性和专业性
最佳实践建议
即使当前TypeDoc可能不完全支持@yields标签,开发者仍可以采取以下措施:
- 继续使用@yields标签保持代码注释的完整性
- 考虑使用@returns标签作为临时替代方案(虽然不能完全表达生成器语义)
- 在TypeDoc支持后,可以无缝过渡到完整的@yields标签支持
未来展望
随着生成器函数在JavaScript/TypeScript中的使用越来越广泛,对@yields标签的完整支持将成为TypeDoc项目的重要功能。这不仅能够完善文档生成能力,也能提升开发者体验,使TypeDoc保持在JavaScript文档工具的前沿地位。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
185
196
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
480
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
276
97
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
380
3.44 K
暂无简介
Dart
623
140
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
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++
648
265
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
157
210