Asciidoctor Maven 示例项目最佳实践
2025-05-16 05:22:17作者:傅爽业Veleda
1. 项目介绍
Asciidoctor Maven 示例项目是一个开源项目,旨在展示如何使用 Asciidoctor Maven 插件来生成高质量的文档。Asciidoctor 是一个 AsciiDoc 文档的处理器,可以将 AsciiDoc 文档转换为 HTML、PDF 和其他格式。该项目提供了一个基础的 Maven 结构,帮助开发者快速开始编写和使用 Asciidoctor 文档。
2. 项目快速启动
以下是快速启动 Asciidoctor Maven 示例项目的步骤:
首先,确保你已经安装了 Maven。然后,克隆项目到本地:
git clone https://github.com/asciidoctor/asciidoctor-maven-examples.git
cd asciidoctor-maven-examples
接下来,构建项目:
mvn clean install
构建完成后,你可以在 target/classes 目录下找到生成的 HTML 文件。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 创建 AsciiDoc 文档
在你的项目中,创建一个新的 AsciiDoc 文件(例如,index.adoc):
= Asciidoctor 示例文档
:author: 你的名字
:email: 你的邮箱
:revdate: 2023-04-01
== 欢迎使用 Asciidoctor
这是第一个 Asciidoctor 文档的示例。
3.2 添加文档依赖
在 Maven 的 pom.xml 文件中,添加以下依赖:
<dependencies>
<!-- 添加 Asciidoctor 的依赖 -->
<dependency>
<groupId>org.asciidoctor</groupId>
<artifactId>asciidoctor-maven-plugin</artifactId>
<version>3.0.0-alpha.12</version>
</dependency>
<!-- 其他依赖 -->
</dependencies>
3.3 配置 Maven 插件
在 pom.xml 文件中,配置 Asciidoctor Maven 插件:
<build>
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.asciidoctor</groupId>
<artifactId>asciidoctor-maven-plugin</artifactId>
<version>3.0.0-alpha.12</version>
<executions>
<execution>
<id>generate-docs</id>
<phase>prepare-package</phase>
<goals>
<goal>process-asciidoc</goal>
</goals>
<configuration>
<sourceDirectory>src/main/asciidoc</sourceDirectory>
<outputDirectory>target/asciidoc</outputDirectory>
</configuration>
</execution>
</executions>
</plugin>
</plugins>
</build>
4. 典型生态项目
Asciidoctor 生态系统中的一些典型项目包括:
- Asciidoctor PDF:将 AsciiDoc 文档转换为 PDF 格式。
- Asciidoctor EPUB3:将 AsciiDoc 文档转换为 EPUB3 格式。
- Asciidoctor Ruby:Asciidoctor 的 Ruby 实现,允许使用 Ruby 代码来处理 AsciiDoc 文档。
通过这些项目,可以进一步扩展 Asciidoctor 文档的生成和发布能力。
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
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
537
3.75 K
暂无简介
Dart
773
191
Ascend Extension for PyTorch
Python
343
406
🎉 (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
1.34 K
755
🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
1.07 K
97
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
337
179
AscendNPU-IR
C++
86
141
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
986
248