Rime Auto Deploy 项目安装与使用教程
2026-01-15 16:40:16作者:霍妲思
1. 项目的目录结构及介绍
Rime Auto Deploy 项目的目录结构如下:
rime-auto-deploy/
├── README.md
├── deploy.rb
├── installer.rb
├── custom/
│ ├── rime_ice.custom.yaml
│ └── ...
├── images/
│ └── ...
├── lib/
│ └── ...
├── os/
│ └── ...
├── share/
│ └── ...
├── gitignore
├── LICENSE
├── WINDOWS_README.md
└── ...
目录结构介绍
- README.md: 项目的主文档,包含项目的介绍、使用说明和安装步骤。
- deploy.rb: 部署脚本,用于自动部署 Rime 输入法及其配置。
- installer.rb: 安装脚本,用于自动化安装 Rime 输入法。
- custom/: 自定义配置文件目录,包含用户自定义的 Rime 配置文件。
- images/: 图片资源目录,可能包含项目相关的图片资源。
- lib/: 库文件目录,可能包含项目依赖的库文件。
- os/: 操作系统相关文件目录,可能包含不同操作系统下的配置文件。
- share/: 共享文件目录,可能包含项目共享的资源文件。
- gitignore: Git 忽略文件,指定哪些文件或目录不需要被 Git 管理。
- LICENSE: 项目的开源许可证文件。
- WINDOWS_README.md: Windows 系统下的使用说明文档。
2. 项目的启动文件介绍
deploy.rb
deploy.rb 是 Rime Auto Deploy 项目的主要启动文件之一,负责自动部署 Rime 输入法及其配置。该脚本会根据用户的选择自动执行以下步骤:
- 确认安装 Rime 输入法。
- 备份 Rime 默认配置。
- 自动安装 Rime-ice 配置。
- 自动追加自定义配置模板。
installer.rb
installer.rb 是另一个主要的启动文件,负责自动化安装 Rime 输入法。该脚本会根据操作系统的不同,自动处理 Rime 的安装过程。对于 MacOS 用户,脚本通过 Brew 自动处理 Rime 的安装;对于 Linux 用户,脚本会提示用户先行手动安装 Rime,但之后的部署过程同样简便快捷。
3. 项目的配置文件介绍
custom/rime_ice.custom.yaml
custom/rime_ice.custom.yaml 是 Rime Auto Deploy 项目中的一个重要配置文件,用户可以在此文件中自定义模糊拼音、皮肤、字体等设置。该文件使用 YAML 格式,对空格和缩进非常敏感,用户在编辑时需要特别注意。
其他配置文件
- squirrel.custom.yaml: MacOS 系统下的皮肤配置文件。
- weasel.custom.yaml: Windows 系统下的皮肤配置文件。
- rime_ice.custom.yaml: 模糊拼音配置文件。
这些配置文件允许用户根据自己的需求进行个性化设置,例如调整输入法的皮肤、字体大小、模糊拼音规则等。用户在编辑完成后,需要重新执行部署脚本,以应用新的配置。
通过以上内容,您可以快速了解 Rime Auto Deploy 项目的目录结构、启动文件和配置文件,并根据需要进行安装和配置。希望这篇教程能帮助您顺利使用 Rime Auto Deploy 项目,享受高效的中文输入体验。
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。C0100
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00
最新内容推荐
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
478
3.57 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
287
340
暂无简介
Dart
728
175
Ascend Extension for PyTorch
Python
288
321
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++
850
447
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
239
100
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
10
1
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
451
180
🎉 (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
1.28 K
705