自动化生产-elysia-方法流

针对你描述的 “改了源头，后续自动变化” 以及 “构建有向无环图（DAG）状态机” 的需求，单纯的“流（Stream）”库可能是不够的。你需要的是 响应式（Reactivity） 或 事件编排（Event Orchestration） 库。

根据你的场景（Bun 环境、TypeScript、AST 转换、自动化流水线），我为你精选了三个梯队的库，它们代表了三种不同的实现哲学：

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第一梯队：函数式响应流 (FRP) —— 最适合处理“事件”

如果你关注的是 “时序”（例如：文件变化了 -> 等待 100ms 防抖 -> 取消上一次未完成的生成 -> 开始新的生成），RxJS 是王者。

1. RxJS (Reactive Extensions for JavaScript)

• 地位：行业标准，功能最强，但学习曲线陡峭。

• 为什么适合你：

  • 流的控制：它有 switchMap，非常适合你的场景。当 Schema 再次改变时，它可以自动“切断”正在进行的、已经过时的 Service 生成任务，直接开始新的，避免资源浪费。

  • 防抖与节流：debounceTime 可以防止用户打字时频繁触发生成。

• 代码感觉：

  TypeScript

  import { watch } from 'fs';
  import { fromEvent, switchMap, debounceTime } from 'rxjs';
  
  const fileChange$ = fromEvent(watcher, 'change');
  
  fileChange$.pipe(
    debounceTime(300), // 等用户停手 300ms
    switchMap(async (file) => {
      // switchMap 会自动取消上一次还没跑完的 async 任务
      const ast = await parseAST(file);
      return generateCode(ast);
    })
  ).subscribe(result => {
    saveToDisk(result);
  });
  

2. Callbag / Wonka

• 地位：RxJS 的轻量级替代品。Wonka 是 ReasonML 社区搞的，被 urql 使用。

• 特点：体积极小，比 RxJS 快，没有那么重的历史包袱，非常适合做库的底层依赖。

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第二梯队：细粒度响应式 (Signals) —— 最适合处理“依赖关系”

如果你关注的是 “拓扑结构”（例如：A 变了，B 和 C 必须变，像 Excel 一样），那么 Signals 是目前最高效的方案。这比 RxJS 更直观，更像你描述的“状态工具”。

3. @preact/signals-core (或 SolidJS Signals)

• 地位：现代前端框架性能起飞的秘密，但完全可以用在 Node/Bun 后端。

• 为什么适合你：

  • 自动依赖追踪：你不需要手动 subscribe。只要你在 B 的计算逻辑里用了 A，A 变了 B 就会自动更新。

  • 惰性计算 (Lazy Evaluation)：如果 Controller 还没被需要，即便 Schema 变了，Controller 的生成逻辑可能暂时不会跑，节省资源。

• 代码感觉：

  TypeScript

  import { signal, computed, effect } from "@preact/signals-core";
  
  // 1. 源头 (Source)
  const schemaContent = signal("initial schema...");
  
  // 2. 中间态 (Derived) - 自动追踪 schemaContent
  const typeDefinition = computed(() => {
    console.log("正在解析 Schema...");
    return parseTypeBox(schemaContent.value);
  });
  
  // 3. 终端 (Effect) - 自动追踪 typeDefinition
  effect(() => {
    console.log("检测到类型变化，正在写入文件...");
    Bun.write("user.model.ts", typeDefinition.value);
  });
  
  // 触发：当你修改源头，上面的 computed 和 effect 会自动连锁反应
  schemaContent.value = "new schema..."; 
  

4. MobX

• 地位：老牌的透明响应式库。

• 特点：功能比 Signals 更丰富，支持更复杂的对象图（Object Graph）观测。如果你要在内存里维护一整棵 AST 树，并且希望修改树上的一个节点，整个树的相关部分自动重算，MobX 非常强。

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第三梯队：副作用管理与编排 —— 最适合做“基础设施”

如果你要把这个工具做成企业级产品，需要极其严谨的错误处理、并发控制和依赖注入。

5. Effect (Effect-TS)

• 地位：TypeScript 生态中正在崛起的“标准库”，被誉为“下一代 TypeScript 开发范式”。

• 为什么适合你：

  • 它不是简单的流，它是一个运行时系统。它把“流”、“依赖注入”、“错误处理”、“并发”全部统一了。

  • 结构化并发：如果在生成过程中用户强制退出了，或者某个步骤出错了，Effect 能保证资源（文件句柄、内存）被完美清理。

  • 它非常适合构建你所谓的 Compiler Pipeline。

• 缺点：学习门槛极高（需要懂函数式编程概念），但一旦学会，写出来的代码坚如磐石。

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第四梯队：构建系统专用 (DAG)

如果你的依赖关系极其复杂，你可以直接用构建系统的内核。

6. Nx (DevKit) / Turborepo (Core)

虽然它们是工具，但它们内部通过计算 Hash 图来决定是否重做的逻辑，其实就是你想要的。你可以参考 graphlib 或者简单的 toposort 算法来自己实现一个简易的 DAG 调度器。

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💡 我的推荐组合

针对你的 Codegen (代码工厂) 场景，我建议采用 混合架构：

1. 事件源头使用 Chokidar + RxJS：

   用来监听文件系统，利用 RxJS 的 debounce 和 buffer 处理高频的文件保存操作（不要一按 Ctrl+S 就炸，缓冲个 300ms）。

2. 核心状态图使用 Signals (@preact/signals-core)：

   用来构建你的 Schema -> Model -> Service -> Controller 依赖链。

   • 因为这种依赖关系是静态的、同步的（逻辑上），用 Signals 写起来比 RxJS 清晰得多，心智负担小，完全符合“Excel”模型。

架构伪代码：

TypeScript

// 1. 事件层 (RxJS)
const fileSave$ = fromEvent(watcher, 'change').pipe(debounceTime(300));

// 2. 状态层 (Signals)
const schemaNode = signal(read(schemaPath));
const modelNode = computed(() => transformToModel(schemaNode.value));
const serviceNode = computed(() => smartMerge(read(servicePath), modelNode.value));

// 3. 桥接
fileSave$.subscribe((path) => {
   if (path === schemaPath) {
       // 更新信号，自动触发后续的 computed 链条
       schemaNode.value = read(path); 
   }
});

// 4. 副作用 (Effect)
effect(() => {
   // 只要 serviceNode 变了，就写入磁盘
   // Signals 保证了只有当真正内容变了才会触发这里
   write(servicePath, serviceNode.value);
});

你觉得这种 RxJS (处理 IO 事件) + Signals (处理逻辑依赖) 的组合方式是否符合你的构想？