Ore 项目技术文档
1. 安装指南
在开始使用 Ore 项目之前,您需要确保已经安装了以下依赖:
- Ruby (版本 >= 1.9.1)
- Thor (版本 ~> 0.15)
安装 Ore 项目:
gem install ore
2. 项目的使用说明
Ore 是一个完全可配置和自定义的 Ruby gem 生成器。使用 Ore,您可以减少编辑文件的时间,更多地专注于编写代码。
以下是 Ore 支持的一些功能:
版本控制系统 (SCMs)
Ore 支持生成 Git、Mercurial 和 SubVersion 仓库:
mine my-project [--git | --hg]
许可证
Ore 支持生成 MIT、BSD、Apache 2.0、GPLv3 或 LGPLv3 许可证:
mine my-project [--mit | --bsd | --apache | --gpl | --lgpl]
测试
Ore 支持生成 RSpec、Minitest 或 Test::Unit 测试:
mine my-project [--test-unit | --minitest | --rspec]
TravisCI
Ore 支持生成 .travis.yml 文件和 README 徽章:
mine my-project --travis
Code Climate
Ore 支持添加 Code Climate GPA 徽章:
mine my-project --code-climate
文档
Ore 支持生成 RDoc 或 YARD 文档:
mine my-project [--rdoc | --yard]
Ore 也支持 Markdown、Textile 和 RDoc 标记:
mine my-project --yard [--rdoc | --markdown | --textile]
Bundler
Ore 默认支持 Bundler。如果您不需要 bundler,可以禁用它:
mine my-project --no-bundler
Gem 任务
Ore 支持生成使用 rubygems/tasks、bundler 或 Gem::PackageTask 的 Rakefile:
mine my-project [--rubygems-tasks | --bundler-tasks | --gem-package-task]
Gemspec
Ore 默认生成一个最小的纯 Ruby gemspec:
mine my-project
Ore 还支持生成一个 gemspec.yml 文件:
mine my-project --gemspec-yml
Gemspec 文件支持从 Git、Hg 和 SubVersion 列出文件。如果项目使用 Git 子模块,gemspecs 将自动包括子模块中的文件。
自定义模板
可以安装来自 Git 的附加模板:
ore install git://github.com/ruby-ore/rbenv.git
然后使用这个模板:
mine my-project --rbenv
3. 项目API使用文档
Ore 项目的 API 使用文档目前不提供,但您可以通过官方文档链接了解更多信息。
4. 项目安装方式
如前所述,安装 Ore 项目非常简单,只需使用以下命令:
gem install ore
然后您就可以开始使用 Ore 生成您的 Ruby gem 项目了。
请注意,您可以在 ~/.ore/options.yml 中添加默认的生成器选项,以便于创建项目时使用。
本文档提供了关于 Ore 项目的基本安装和使用指南。希望这些信息能帮助您更好地使用这个强大的 Ruby gem 生成器。
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