印客学院用户9618
一、TypeScript与类型系统（20题）
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一、TypeScript与类型系统（20题）
一、TypeScript与类型系统（20题）
用户9618用户96184月8日修改
1.
在定义AI接口返回的嵌套数据结构（如多轮对话、工具调用结果）时，如何用TypeScript的泛型与条件类型实现灵活的类型推导？
场景：为“印客学院AI助手”定义统一的消息类型系统，需兼容不同模型供应商（OpenAI/Anthropic）及内部（Moonshot）的返回格式。
核心答案：
构建一个以泛型为基础、条件类型为分支的层次化类型系统。核心是利用泛型参数化“消息内容”、“工具调用”和“提供商”，再通过条件类型精确匹配不同场景下的数据结构差异。
代码示例与思路：
代码块
// 1. 定义印客学院支持的AI提供商和消息角色
type InkeProvider = 'openai' | 'anthropic' | 'moonshot' | 'inke-internal';
type InkeMessageRole = 'student' | 'tutor' | 'system' | 'tool'; // 印客学院特有角色
// 2. 使用泛型定义核心消息结构，Content和ToolCall可被具体化
interface InkeMessage<Content = string, ToolCall = any> {
id: `msg_${string}`; // 使用模板字面量类型约束ID格式
sessionId: string; // 隶属于印客学院的某个课程会话
role: InkeMessageRole;
content: Content;
createdAt: number;
metadata?: {
courseId?: string; // 印客学院课程ID
confidence?: number;
};
}
// 3. 使用条件类型，为不同提供商定义特定的响应结构
type InkeAPIResponse<P extends InkeProvider, T = any> = P extends 'openai'
? {
id: string;
object: 'chat.completion';
choices: Array<{
index: number;
message: InkeMessage;
finish_reason: string;
}>;
usage: { prompt_tokens: number; completion_tokens: number; total_tokens: number };
// 印客学院扩展字段
_inke: { cost: number; model: string };
}
: P extends 'anthropic'
? {
id: string;
type: 'message';
role: 'assistant';
content: Array<{ type: 'text'; text: string }>;
// Anthropic 格式差异
stop_reason: string | null;
// 印客学院扩展字段
_inke: { provider: 'anthropic'; coursewareCompat: boolean };
}
: P extends 'inke-internal'
? T & { _inke: { internalId: string; processedBy: string } } // 内部模型格式
: never; // 确保全覆盖
// 4. 使用示例：安全地处理不同提供商的响应
async function handleInkeResponse<P extends InkeProvider>(response: InkeAPIResponse<P>) {
// TypeScript能根据传入的response类型推断出P，从而知道response的具体结构
if ('object' in response && response.object === 'chat.completion') {
// 此处，TypeScript知道response是OpenAI格式
console.log(`OpenAI Tokens used: ${response.usage.total_tokens}`);
console.log(`印客学院计费成本: ${response._inke.cost}`);
}
// ... 其他提供商处理
}