Aztec Packages 开源项目安装与使用指南
本指南旨在提供关于Aztec Protocol的aztec-packages仓库的详细指引,包括其目录结构、启动文件以及配置文件的解析,帮助开发者快速上手并有效利用此开源项目。
1. 项目的目录结构及介绍
aztec-packages仓库采用了单体仓库(Monorepo)的管理方式,包含了构建Aztec网络所需的各种软件包。以下是关键目录的简介:
-
l1-contracts: 包含用于Ethereum上处理rollups的Solidity智能合约。
-
yarn-project: 类型脚本代码,涵盖了客户端与后端开发。
-
docs: 文档来源代码,用于站点上Aztec协议的文档展示。
-
Aztec.nr: 特定于Aztec的Noir框架,用于开发智能合约。
-
Aztec: 启动本地开发网络模块,如“sandbox”devnet、Ethereum网络、部署的rollup合同以及Aztec执行环境。
-
Aztec.js: 交互工具,通过Private Execution Environment (PXE)与Aztec网络通信。
-
Example contracts: 使用Noir编写的Aztec网络示例合同。
-
End to end tests: TypeScript编写的集成测试案例,作为如何使用这些包完成特定任务的参考。
-
Aztec Boxes: 快速入门的示例项目模板。
其他重要文件和目录如.github用于存放GitHub工作流配置,build-system用于管理CI/CD流程,以及scripts目录内包含各种辅助脚本等。
2. 项目的启动文件介绍
主要启动脚本:bootstrap.sh
位于项目根目录下的bootstrap.sh是主要的设置脚本,分为两种运行模式:
full: 完全设置,包括更新子模块、下载Ignition transcripts、安装Foundry、编译Solidity合约、通过nvm安装当前节点版本,并构建所有TypeScript包。fast: 适用于仅需调试Noir合约或TypeScript时快速设置,它将从CI缓存中下载现有的Barretenberg和Nargo构建,但要求有AWS ECR凭据且最好在Ubuntu系统上操作。
3. 项目的配置文件介绍
-
CODEOWNERS: 指定了仓库中的文件到负责人的映射,确保Pull Request能够正确分配审查者。 -
.editorconfig: 保证跨编辑器的代码风格一致性。 -
.gitattributes,.gitignore,.gitmodules: 版本控制相关的配置,用于忽略不需要提交的文件、定义子模块信息等。 -
release-please-manifest.json: 控制自动发布流程,确定哪些更改触发新的版本生成。 -
CIRCLE_CI相关配置: 如存在,通常隐藏于.circleci/config.yml,用于配置持续集成步骤。 -
环境变量配置:例如,调试时可能需要设置
DEBUG来指定日志输出详情,具体配置不在文件内,但会影响日志行为。
请注意,实际的配置文件细节和作用可能随着项目维护和更新而有所变化,因此建议查阅仓库内的最新文件注释或文档以获取最准确的信息。在进行任何配置修改前,请仔细阅读相关说明,确保理解其对项目的影响。
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。C095
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python058
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
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00