Jekyll-Gist 使用指南
项目介绍
Jekyll-Gist 是一个专为 Jekyll 静态站点生成器设计的 Liquid 标签插件。通过这个插件,用户可以在 Jekyll 站点的文章、页面或集合中轻松嵌入 GitHub Gists。它简化了将代码片段展示给读者的过程,无需手动复制粘贴代码,提升了网站内容的互动性和专业性。自2015年起持续更新,支持最新的 Jekyll 版本,并拥有广泛的开发者社区。
项目快速启动
要迅速启用 Jekyll-Gist 插件,遵循以下步骤:
安装插件
首先,在你的 Jekyll 项目的 Gemfile 中添加 Jekyll-Gist 插件的依赖项:
gem 'jekyll-gist'
然后,运行命令安装该插件:
bundle install
如果你使用的 Jekyll 版本低于 3.5.0,需要在 _config.yml 文件的 gems 键下配置插件,而非 plugins。对于更高版本的 Jekyll,确保将 Jekyll-Gist 添加到 _config.yml 的 plugins 列表中:
plugins:
- jekyll-gist
使用示例
一旦设置完成,你可以使用 % gist gist-id [filename] 这样的标签来插入 Gist。例如:
{% gist c08ee0f2726fd0e3909d %}
或者指定文件名:
{% gist c08ee0f2726fd0e3909d test.md %}
这将在页面上生成对应的 <script> 标签,加载来自 GitHub 的 Gist 内容。
应用案例和最佳实践
最佳实践:
- 利用 Gist ID 分享代码片段:利用 Gist 功能管理你的代码片段库,并通过 Jekyll-Gist 在博客文章中分享。
- 版本控制:因为 Gist 可以被编辑和版本化,所以可以维护代码片段的不同版本。
- 提升可访问性:确保提供简洁的描述性文本,使代码片段易于理解,特别是对辅助技术而言。
应用案例:
- 教程和文档:在技术教程或API文档中嵌入示例代码,便于读者理解和复制。
- 个人项目说明:在个人博客中讨论项目时,插入关键代码片段进行说明。
典型生态项目
虽然 Jekyll-Gist 主要用于 Jekyll 生态系统,但其间接地与 GitHub 的整个生态系统关联。这意味着任何使用GitHub Pages和Jekyll搭建的博客或静态站点都可以从这个插件中受益。此外,结合其他如JekyllThemes中的主题,或是利用GitHub Actions自动化构建流程,可以进一步提升开发体验和网站功能。
通过上述指导,你现在应该能够顺利地在自己的 Jekyll 网站中集成和使用 Jekyll-Gist 插件,提升内容的丰富度和技术交流的有效性。
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。C067
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。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。C01
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
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
agent-studioopenJiuwen 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TSX0130
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