vscode-vim-mode 的安装和配置教程
1. 项目基础介绍和主要编程语言
vscode-vim-mode
是一个为 Visual Studio Code 编辑器提供 Vim 键位绑定模式的开源项目。它可以让习惯使用 Vim 编辑器的开发者在使用 Visual Studio Code 时,依然能够享受到 Vim 的快捷键操作风格。这个项目主要使用 JavaScript 进行开发,同时也涉及到一些 TypeScript 代码。
2. 项目使用的关键技术和框架
本项目使用了 Visual Studio Code 的 Extension API 来开发扩展插件,利用了 Vim 的键位绑定逻辑,以及一些前端技术来实现用户界面和交互。TypeScript 被用于提供静态类型检查和代码的更好的组织结构。
3. 项目安装和配置的准备工作及详细步骤
准备工作
在开始安装之前,请确保您的系统中已经安装了以下软件:
- Visual Studio Code
- Node.js 和 npm(Node.js 的包管理器)
安装步骤
-
下载 Visual Studio Code
如果您的系统中还没有安装 Visual Studio Code,请前往其官方网站下载并安装适合您操作系统的版本。
-
安装 Node.js 和 npm
打开终端或命令提示符,执行以下命令来检查 Node.js 和 npm 是否已经安装:
node -v npm -v
如果版本号被显示出来,说明它们已经被安装。如果没有,请前往 Node.js 官方网站下载并安装。
-
克隆项目仓库
在您的计算机上选择一个合适的目录,使用 Git 命令克隆项目仓库:
git clone https://github.com/wy-z/vscode-vim-mode.git
这将会在当前目录下创建一个名为
vscode-vim-mode
的新文件夹,并下载项目的所有文件。 -
安装项目依赖
进入
vscode-vim-mode
文件夹,执行以下命令安装项目依赖:npm install
-
构建项目
在项目文件夹中,执行以下命令构建项目:
npm run build
这将会编译项目文件,生成 Visual Studio Code 扩展所需的文件。
-
安装扩展
打开 Visual Studio Code,点击左侧的扩展图标,然后选择“从文件夹中打开”。浏览到
vscode-vim-mode
文件夹,选择它,然后点击“安装”。 -
重启 Visual Studio Code
为了确保扩展被正确加载,请重启 Visual Studio Code。
完成以上步骤后,您就可以在 Visual Studio Code 中使用 vscode-vim-mode
扩展,并享受 Vim 的键位绑定带来的便利了。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~044CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-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。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0300- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









