ai-tag 的安装和配置教程
2025-05-19 07:31:23作者:曹令琨Iris
项目基础介绍
ai-tag 是一个开源的 AI 标签(Prompt)生成器,旨在为魔法绘制工具提供标签支持。它基于一个庞大的标签库,可以方便地生成各种提示(Prompts),从而辅助创作。该项目使用 TypeScript 作为主要的编程语言,同时采用了 Astro、JavaScript 和 CSS 等技术。
项目使用的关键技术和框架
- TypeScript: 项目的主体编程语言,提供静态类型检查,增强了代码的可维护性和可靠性。
- Astro: 用于构建项目的静态站点生成器。
- JavaScript: 用于开发交互式功能。
- CSS: 用于美化用户界面。
准备工作
在开始安装和配置 ai-tag 项目之前,请确保您的系统中已经安装以下工具:
- Node.js: JavaScript 运行环境,版本要求请参考项目文档。
- npm: Node.js 的包管理工具,用于安装项目依赖。
确保您的环境变量配置正确,以便顺利执行安装脚本。
安装步骤
-
克隆项目仓库
使用 Git 命令克隆项目到本地:git clone https://github.com/KonghaYao/ai-tag.git cd ai-tag -
安装依赖
在项目根目录下执行以下命令安装项目依赖:npm install -
启动开发服务器
安装依赖后,使用以下命令启动开发服务器:npm run dev执行该命令后,开发服务器将启动,并可通过浏览器访问默认端口(通常是
http://localhost:3000)查看项目。 -
构建项目
当您完成开发和测试后,可以使用以下命令构建项目:npm run build构建完成后,会在
dist目录下生成静态文件,这些文件可以部署到服务器上。 -
部署项目
根据 Netlify 的配置说明,将构建好的静态文件部署到 Netlify,或选择其他静态网站托管服务。
以上步骤为 ai-tag 的基础安装和配置指南。如果您在安装过程中遇到问题,可以查看项目的官方文档或向社区寻求帮助。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
528
3.73 K
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
336
172
Ascend Extension for PyTorch
Python
337
401
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
353
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++
883
590
暂无简介
Dart
768
191
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
114
139
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
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
986
246