开源 · 框架项目下载资料库

好的工程,
值得复用。

把一个任务拆清楚,把一份数据检查明白。我们从小而完整的工程单元开始,让方法可以被阅读、运行和改进。

打开项目
task.graph本地运行示意
01
读取数据source
02
校验字段validate
03
计算汇总aggregate
04
生成报告report
3 条合成记录2 个区域汇总
源码、测试、说明与许可,一起交付。JavaScript / JSON / Markdown

开放的起点,
是一段看得懂的代码。

这里提供独立的工程参考实现,聚焦任务依赖与数据质量这两个经常被重复建设的基础问题。下载后可离线运行,不需要账号、密钥或安装第三方依赖。

它们是可扩展的起点,不是 ID Axis 生产框架源码,也不包含焕羽模型权重。每个项目都在说明文件中写明实现范围与限制。

从基础单元开始。

02 个参考项目

Task Graph Kit

把多步任务,写成清楚的依赖。

任务排序、有限重试、失败阻断与结构化运行记录。一个可以逐行阅读、直接运行的任务图起点。

  • 依赖先完成,下游再执行
  • 失败被记录,下游被阻断
  • 只对明确幂等的工作配置重试
下载源码ZIP · 4.5 KB
example.mjs
import { runGraph } from './graph.mjs';
const report = await runGraph([
 {id:'source',run:()=>[{region:'North',amount:120},{region:'North',amount:80},{region:'South',amount:150}]},
 {id:'validate',dependsOn:['source'],run:({source})=>{if(source.some(r=>!Number.isFinite(r.amount)))throw new Error('Invalid amount');return source;}},
 {id:'aggregate',dependsOn:['validate'],run:({validate})=>validate.reduce((a,r)=>({...a,[r.region]:(a[r.region]??0)+r.amount}),{})},
 {id:'report',dependsOn:['aggregate'],run:({aggregate})=>({unit:'CNY',synthetic:true,totals:aggregate})},
]);
console.log(JSON.stringify(report,null,2));

以显式依赖组织工作,以结构化结果衔接下一步。

sample-invalid.jsonl发现 3 项问题
02region缺少必填值
02amount字段类型不符
02id主键重复
JSONL → JSON

把“这份数据有问题”,变成可以定位与处理的检查结果。

Dataset Quality Kit

让数据问题,落到具体行。

用明确的规则检查 JSONL 必填字段、数据类型和主键唯一性,输出可以继续处理的 JSON 报告。

正常样例与错误样例一起提供。检查不回显字段值,便于把报告接入自动化流程;复杂规则可在这个清楚的基础上扩展。

下载源码ZIP · 4.7 KB

先读懂,
再运行,
然后改进它。

参考实现的价值,不在于藏起复杂性,而在于让每一个行为都可以被解释。

  1. 01

    读清边界

    从 README 开始,确认输入、运行环境和未实现的部分。

  2. 02

    复现样例

    先运行附带的合成数据,再查看错误样例与测试输出。

  3. 03

    带着问题扩展

    只改变一个明确行为,补充能证明变化的测试与说明。

让一次实践,
成为下一次的起点。

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