探索未来开发:Expo Tools — 超级实用的React Native集成工具
在React Native的世界里,Expo Tools为开发者提供了前所未有的便利性,它将智能提示、调试和实时预览集于一身,让你的开发工作更加流畅高效。这个强大的扩展插件是专门为VS Code和Eclipse IDE设计的,旨在提升Expo应用程序开发者的体验。
项目简介
Expo Tools 是一个直观的Visual Studio Code和Open VSX Marketplace扩展,专门针对使用Expo框架的React Native应用开发者。它提供了对配置文件的IntelliSense支持、无缝的调试功能,以及直接在编辑器中查看预构建文件的能力,让开发变得更简单、更智能。
项目技术分析
-
IntelliSense for Expo Configs
开发时,你可以享受到配置文件(如eas.json,store.config.json,app.json,expo-module.config.json)的智能提示和文档,无需离开编辑器即可获取所需信息。 -
Debug Expo Apps
利用内置的调试功能,可以直接与测试环境或设备连接,提供全面的应用状态洞察,使得调试过程更为顺畅。 -
Live Preview for Native Files
当你修改app.json或app.config.js后,Expo Tools可以即时预览这些变化如何影响到Android和iOS的预构建文件,而不会实际更改这些文件。 -
Live Preview for Manifest
实时查看不同配置类型的生成结果,包括预构建、检查和公共托管的配置,帮助你理解应用的实际行为。
应用场景
无论你是新手还是经验丰富的开发者,Expo Tools都能适应你的工作流程。它的应用场景包括:
- 快速初始化新的Expo项目,并进行配置调整。
- 在开发过程中即时调试代码,节省时间。
- 处理跨平台兼容问题时,预览并验证Android和iOS文件改动的效果。
- 验证更新或提交到应用商店的元数据。
项目特点
- 智能化:强大的自动补全功能,使配置管理得心应手。
- 便捷性:直接在编辑器内调试,减少了切换工具的麻烦。
- 可视化:预览文件改动,避免了不必要的重建步骤,提高效率。
- 全面支持:覆盖从配置文件到预构建文件、再到元数据的全方位支持。
通过使用Expo Tools,你会发现自己的开发流程变得更加顺畅,生产力得到显著提升。立即安装并探索这款工具的潜力,为你的React Native开发注入新的活力!
kernelopenEuler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。C036
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
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00