AdNauseam社区贡献指南:如何通过翻译和文档帮助这个开源项目
2026-02-06 04:14:52作者:昌雅子Ethen
AdNauseam是一个创新的开源浏览器扩展,它通过自动化点击广告的方式来保护用户隐私并对抗广告追踪网络。作为一款融合了技术工具和艺术干预的项目,AdNauseam需要一个活跃的社区来帮助它成长和发展。本文将详细介绍如何通过翻译和文档贡献来支持这个重要的隐私保护项目。
🤝 为什么社区贡献如此重要
AdNauseam的核心使命是让用户重新掌控自己的数据隐私。通过社区翻译,我们可以让这个工具被全球更多用户使用;通过文档编写,我们可以帮助新手更好地理解和使用这个强大的隐私保护工具。你的每一次贡献,都在帮助更多人对抗数字监控。
🌍 翻译贡献:让AdNauseam走向世界
翻译工作流程
AdNauseam使用Crowdin平台进行翻译管理,这是一个专业的多语言协作工具。项目支持超过70种语言,从英语、中文到西班牙语、法语等,覆盖了全球主要语言群体。
关键翻译文件:
src/_locales/zh_CN/messages.json- 中文界面翻译src/_locales/zh_CN/description.txt- 扩展描述src/_locales/zh_CN/adnauseam.json- 项目特定翻译
翻译最佳实践
- 保持一致性:确保术语在整个翻译中保持一致
- 上下文理解:仔细阅读英文原文的描述字段,确保准确理解功能含义
- 文化适应性:确保翻译内容符合目标语言用户的使用习惯
📚 文档贡献:帮助用户更好地理解
文档类型和结构
AdNauseam的文档体系包括用户指南、技术文档和常见问题解答。你可以:
- 完善现有文档的可读性
- 添加使用示例和教程
- 翻译重要文档到其他语言
主要文档目录:
docs/- 项目文档和测试文件src/_locales/- 多语言资源文件CONTRIBUTING.md- 贡献指南
🔧 开始你的贡献之旅
环境设置步骤
-
克隆仓库:
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ad/AdNauseam -
找到翻译入口:访问项目的Crowdin页面开始翻译工作
-
文档编写:直接在GitHub上提交文档改进建议
贡献注意事项
- 在开始翻译前,先查看现有翻译以避免重复工作
- 对于不确定的术语,可以参考项目讨论区或询问核心团队成员
- 确保你的贡献符合项目的开源许可证要求
🎯 贡献的长期价值
通过参与AdNauseam的翻译和文档工作,你不仅帮助了项目发展,还:
- 获得了开源项目贡献经验
- 学习了浏览器扩展开发知识
- 为全球隐私保护运动做出了实际贡献
💡 获取帮助和支持
如果你在贡献过程中遇到任何问题,可以通过以下方式获取帮助:
- 查看项目的GitHub讨论区
- 阅读现有的文档和指南
- 与其他社区成员交流经验
加入AdNauseam社区,让我们一起为数字隐私保护贡献力量!你的每一份努力,都在让互联网变得更加安全、更加尊重用户权利。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
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
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
564
3.83 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
892
659
Ascend Extension for PyTorch
Python
375
443
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
348
198
昇腾LLM分布式训练框架
Python
116
145
暂无简介
Dart
794
197
🎉 (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
1.36 K
775
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
1.12 K
268
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
308
359
