深入解析Dirac DevTools的安装与配置
Dirac DevTools是一个强大的ClojureScript开发工具,它为开发者提供了增强版的Chrome DevTools体验。本文将详细介绍如何正确安装和配置Dirac DevTools,帮助开发者快速上手这一工具。
准备工作
在开始安装前,我们需要了解Dirac DevTools的几个核心组件:
- Dirac CLI工具:用于启动带有Dirac DevTools的Chrome浏览器
- Dirac运行时:需要嵌入到你的ClojureScript应用中的库
- nREPL服务器:带有Dirac中间件的nREPL服务器
- Dirac代理:在nREPL服务器和Dirac DevTools之间建立连接的桥梁
第一步:启动带有Dirac DevTools的Chrome
首先需要安装Dirac CLI工具,安装完成后,只需在终端运行:
dirac
这个命令会启动Chrome Canary浏览器,并用Dirac DevTools替换原生的DevTools。对于大多数开发者来说,这是推荐的启动方式。
第二步:添加Dirac运行时依赖
在你的项目配置文件中添加Dirac运行时依赖。以Leiningen项目为例,在project.clj文件中添加:
:dependencies [[binaryage/dirac "最新版本号"]]
请替换"最新版本号"为实际的Dirac版本号。
运行时安装方式
Dirac运行时可以通过两种方式安装到你的应用中:
1. 通过预加载方式安装
这是最简单的安装方式,只需在项目的:preloads配置中添加dirac.runtime.preload:
:preloads [dirac.runtime.preload]
这种方式还支持通过:external-config > :dirac.runtime/config进行额外配置。
2. 通过代码手动安装
你也可以在代码中显式安装Dirac运行时:
(ns your-project.core
(:require [dirac.runtime]))
(dirac.runtime/install!)
第三步:配置nREPL服务器和Dirac代理
Dirac DevTools需要与nREPL服务器通信才能提供完整的REPL功能。以下是推荐的配置方式:
:repl-options {:port 8230
:nrepl-middleware [dirac.nrepl/middleware]
:init (do
(require 'dirac.agent)
(dirac.agent/boot!))}
这个配置会:
- 在8230端口启动nREPL服务器
- 添加Dirac中间件
- 启动Dirac代理
成功启动后,你会在控制台看到类似输出:
nREPL server started on port 8230 on host 127.0.0.1
Dirac Agent v1.3.0
Connected to nREPL server at nrepl://localhost:8230.
Agent is accepting connections at ws://localhost:8231.
工作原理深入解析
Dirac代理在这里扮演着关键角色,它实现了以下功能:
- WebSocket桥接:浏览器无法直接连接TCP端口,Dirac代理通过WebSocket建立连接
- 多客户端支持:多个Dirac DevTools实例可以连接到同一个代理
- 会话隔离:每个DevTools实例拥有独立的nREPL会话
需要注意的是,Dirac中间件实际上是Piggieback中间件的一个分支,因此不能同时使用两者。
常见问题与建议
- 端口冲突:确保8230和8231端口可用
- 版本兼容性:检查Dirac版本与你的ClojureScript版本是否兼容
- 开发环境:建议在开发环境中使用,生产环境应移除Dirac相关依赖
对于初学者,建议先在示例项目中体验Dirac的功能,熟悉后再集成到自己的项目中。如果遇到问题,可以查阅相关文档或寻求社区帮助。
通过以上步骤,你应该能够成功安装和配置Dirac DevTools,享受它带来的强大开发体验。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00