TouchGal 项目使用与启动教程
2026-02-06 05:10:50作者:裘旻烁
TouchGal 是一个基于 Next.js 开发的一站式 Galgame 文化社区平台,为 Galgame 爱好者提供论坛讨论、资源分享、游戏下载等服务。该项目采用现代化的技术栈,包括 TypeScript、Prisma、Redis 等,致力于为开发者提供一个高质量的开源社区解决方案。
项目依赖环境
在启动 TouchGal 项目前,请确保您的开发环境中已安装以下依赖:
- Node.js (推荐最新 LTS 版本)
- pnpm 包管理器
- PostgreSQL 数据库
- Redis 缓存服务器
项目快速启动步骤
1. 克隆项目仓库
首先将项目克隆到本地目录:
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ku/kun-touchgal-next.git
cd kun-touchgal-next
2. 配置环境变量
复制环境变量示例文件并配置您的本地环境:
cp .env.example .env
编辑 .env 文件,根据您的本地环境进行配置。主要配置项包括:
- 数据库连接:设置 PostgreSQL 数据库的连接字符串
- Redis 配置:配置 Redis 服务器的地址和端口
- JWT 密钥:设置用于身份验证的 JWT 密钥
- 邮件服务:配置邮件发送服务(可选)
- S3 存储:配置对象存储服务(可选)
3. 安装项目依赖
使用 pnpm 安装项目所需的所有依赖包:
pnpm install
4. 初始化数据库
使用 Prisma 初始化数据库结构:
pnpm prisma:push
此命令会根据 Prisma schema 自动创建数据库表和关系。
5. 启动开发服务器
运行开发服务器开始本地开发:
pnpm dev
启动成功后,您可以在浏览器中访问 http://127.0.0.1:3000 查看项目运行效果。
项目技术架构
TouchGal 项目采用了现代化的全栈技术架构:
- 前端框架:Next.js 15 配合 React 19
- 样式方案:Tailwind CSS 4 和 HeroUI 组件库
- 数据库 ORM:Prisma 提供类型安全的数据库操作
- 状态管理:Zustand 用于全局状态管理
- 表单处理:React Hook Form 配合 Zod 验证
- 富文本编辑:Milkdown 编辑器提供 Markdown 支持
核心功能模块
项目包含以下主要功能模块:
- 用户系统:注册、登录、个人资料管理
- 内容管理:帖子发布、评论、点赞功能
- 资源分享:游戏资源上传和下载
- 搜索功能:全局内容搜索和过滤
- 管理后台:管理员操作界面
- 消息系统:用户间消息通信
开发最佳实践
在开发过程中建议遵循以下最佳实践:
- 类型安全:充分利用 TypeScript 的类型系统,确保代码质量
- 组件复用:合理拆分组件,提高代码复用性
- 错误处理:统一错误处理机制,提供良好的用户体验
- 性能优化:使用 Next.js 的优化特性,如图像优化、代码分割等
- 安全考虑:正确处理用户输入,防止 XSS 和 SQL 注入等安全问题
部署说明
项目支持多种部署方式:
- 开发环境:使用
pnpm dev启动开发服务器 - 生产环境:使用
pnpm build构建生产版本,然后使用pnpm start启动 - PM2 管理:项目提供了 PM2 配置文件,支持进程管理
贡献指南
如果您希望为项目贡献代码,请遵循以下步骤:
- Fork 项目仓库并创建特性分支
- 在本地测试所有更改,确保功能正常
- 提交清晰的提交信息
- 创建 Pull Request 并描述您的更改
项目遵循 AGPL-3.0 开源协议,请在使用和分发时遵守相关条款。
通过本教程,您应该能够成功启动和运行 TouchGal 项目,开始您的 Galgame 社区开发之旅。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
热门内容推荐
最新内容推荐
Degrees of Lewdity中文汉化终极指南:零基础玩家必看的完整教程Unity游戏翻译神器:XUnity Auto Translator 完整使用指南PythonWin7终极指南:在Windows 7上轻松安装Python 3.9+终极macOS键盘定制指南:用Karabiner-Elements提升10倍效率Pandas数据分析实战指南:从零基础到数据处理高手 Qwen3-235B-FP8震撼升级:256K上下文+22B激活参数7步搞定机械键盘PCB设计:从零开始打造你的专属键盘终极WeMod专业版解锁指南:3步免费获取完整高级功能DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B技术揭秘:小模型如何实现大模型性能突破音频修复终极指南:让每一段受损声音重获新生
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
533
3.75 K
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
12
1
🔥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
67
20
暂无简介
Dart
772
191
Ascend Extension for PyTorch
Python
342
405
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++
886
596
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355
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
336
178
