Boring Generators 使用教程
2024-09-16 20:13:45作者:翟萌耘Ralph
1. 项目介绍
Boring Generators 是一个 Ruby on Rails 的 gem,旨在通过命令行工具自动完成常见但繁琐的设置任务。它通过添加便捷的生成器来轻松解决重复的配置工作,让你从基础配置中解脱出来,更专注于项目的核心功能。
Boring Generators 提供了一系列预定义的生成器,例如:
- Rails 集成:支持快速集成 Tailwind CSS、Bootstrap 等前端框架。
- 调试工具:一键安装 Pry 以简化调试过程。
- 测试与审计:集成 Bullet、Audit gem(bundler-audit、ruby_audit)提升代码质量。
- 持续集成:快速配置 CircleCI、GitHub Actions、Travis CI。
- 身份验证与授权:Devise 与 OAuth 服务(Facebook、Google、Twitter)的集成,以及 Pundit 权限管理。
每个生成器都经过精心设计,以确保无缝兼容和最佳实践。
2. 项目快速启动
安装
首先,将 Boring Generators 添加到你的 Gemfile 中:
gem 'boring_generators'
然后执行以下命令安装:
bundle install
或者你可以手动安装:
gem install boring_generators
使用示例
以下是一些常用的生成器使用示例:
安装 Tailwind CSS
rails generate boring:tailwind:install
安装 Bootstrap
rails generate boring:bootstrap:install
安装 Pry 调试工具
rails generate boring:pry:install
安装 CircleCI
rails generate boring:ci:circleci:install --repository_name=<name> --ruby_version=<version>
3. 应用案例和最佳实践
快速原型开发
Boring Generators 可以帮助开发者快速启动新项目,节省大量配置时间。例如,你可以通过以下命令快速集成 Tailwind CSS 和 Bootstrap:
rails generate boring:tailwind:install
rails generate boring:bootstrap:install
现有项目升级或重构
在现有项目中,你可以使用 Boring Generators 快速引入新特性。例如,如果你想在项目中集成 Devise 和 OAuth 服务,可以使用以下命令:
rails generate boring:devise:install
rails generate boring:oauth:facebook:install
rails generate boring:oauth:google:install
团队协作
Boring Generators 可以帮助团队保持代码一致性,减少手动配置的错误。例如,团队成员可以通过以下命令快速配置 CircleCI 和 GitHub Actions:
rails generate boring:ci:circleci:install --repository_name=<name> --ruby_version=<version>
rails generate boring:ci:github_action:install --repository_name=<name> --ruby_version=<version>
4. 典型生态项目
Boring Generators 可以与以下典型生态项目无缝集成:
- Tailwind CSS: 通过
rails generate boring:tailwind:install快速集成。 - Bootstrap: 通过
rails generate boring:bootstrap:install快速集成。 - Pry: 通过
rails generate boring:pry:install快速集成调试工具。 - CircleCI: 通过
rails generate boring:ci:circleci:install快速配置持续集成。 - GitHub Actions: 通过
rails generate boring:ci:github_action:install快速配置持续集成。
通过这些集成,Boring Generators 可以帮助开发者更高效地进行项目开发和维护。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
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
341
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