tampermonkey-i18n 的项目扩展与二次开发
项目的基础介绍
Tampermonkey-i18n 是一个开源项目,它是 Tampermonkey 浏览器插件的本地化文件库。Tampermonkey 是一款非常流行的用户脚本管理器,它允许用户在浏览器中运行自定义脚本,以修改或增强网页的功能。Tampermonkey-i18n 负责提供多语言支持,使得 Tampermonkey 能够在不同语言环境中为用户提供服务。
项目的核心功能
该项目的核心功能是提供各种语言的本地化文件,这些文件包含了 Tampermonkey 插件界面中的所有文本元素的翻译。这样,用户在使用 Tampermonkey 插件时,可以根据自己的语言偏好选择相应的语言,从而获得更好的用户体验。
项目使用了哪些框架或库?
Tampermonkey-i18n 项目主要使用 JSON 格式的文件来存储翻译内容,这使得翻译的存储和读取过程非常简单。除此之外,项目没有使用特定的框架或库,而是依赖于标准的 JavaScript 代码来处理翻译逻辑。
项目的代码目录及介绍
项目的代码目录结构如下:
ar/- 阿拉伯语翻译文件be/- 白俄罗斯语翻译文件cs/- 捷克语翻译文件- ...(其他语言目录)
zh_CN/- 简体中文翻译文件zh_TW/- 繁体中文翻译文件.gitignore- 忽略文件列表LICENSE- 项目许可证文件README.md- 项目说明文件
每个语言目录下包含了多个 JSON 文件,例如 messages.json,这些文件中包含了对应语言的所有翻译文本。
对项目进行扩展或者二次开发的方向
-
增加新的语言支持:项目可以扩展以支持更多语言,为更多地区的用户提供本地化体验。
-
优化翻译质量:通过社区贡献,不断改进现有翻译的准确性,使其更加贴近各语言的使用习惯。
-
开发自动化翻译工具:可以开发一个自动化工具,帮助项目维护者快速识别和更新需要翻译的文本。
-
增强用户体验:通过改进用户界面和交互逻辑,使插件更加易用,例如提供语言选择界面或者自动检测用户浏览器语言设置。
-
集成更多本地化资源:除了翻译文本,还可以考虑添加其他本地化资源,如本地化图像、图标等。
通过上述方向的努力,Tampermonkey-i18n 项目将能够更好地服务于全球用户,同时吸引更多开发者参与到项目的维护和开发中来。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-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。00