SKM 项目使用教程
2024-08-26 17:01:08作者:晏闻田Solitary
项目介绍
SKM 是一个强大的命令行工具管理器,旨在帮助用户更高效地管理和切换不同的命令行工具。通过 SKM,用户可以轻松地安装、更新和切换各种命令行工具,从而提升工作效率。
项目快速启动
安装 SKM
首先,你需要克隆 SKM 项目到本地:
git clone https://github.com/TimothyYe/skm.git
进入项目目录并运行安装脚本:
cd skm
./install.sh
使用 SKM
安装完成后,你可以使用以下命令来管理你的命令行工具:
# 创建一个新的工具环境
skm create my_tool
# 激活一个工具环境
skm use my_tool
# 列出所有可用的工具环境
skm list
# 删除一个工具环境
skm delete my_tool
应用案例和最佳实践
应用案例
假设你是一名开发人员,需要频繁切换不同的开发环境。使用 SKM,你可以为每个项目创建一个独立的工具环境,并在这些环境之间轻松切换。例如,你可以为 Python 项目创建一个环境,为 Node.js 项目创建另一个环境。
最佳实践
- 定期更新工具环境:使用
skm update命令定期更新你的工具环境,确保你使用的是最新版本的工具。 - 备份工具环境:使用
skm export命令导出你的工具环境配置,以便在需要时进行恢复。 - 使用别名:为常用的工具环境创建别名,以便更快地切换。
典型生态项目
SKM 可以与其他命令行工具管理器和开发工具集成,形成一个强大的开发生态系统。以下是一些典型的生态项目:
- Docker:使用 Docker 容器来隔离不同的开发环境,SKM 可以帮助你管理这些容器。
- VS Code:在 VS Code 中配置不同的开发环境,SKM 可以帮助你快速切换这些配置。
- Homebrew:使用 Homebrew 安装和管理命令行工具,SKM 可以帮助你管理这些工具的版本和环境。
通过这些生态项目的集成,SKM 可以进一步提升你的开发效率和便利性。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C030
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
425
3.26 K
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++
689
334
暂无简介
Dart
686
161
Ascend Extension for PyTorch
Python
231
264
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
326
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.22 K
667
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
19
30