【亲测免费】 开源项目 ZXPInstaller 安装与使用指南
项目介绍
ZXPInstaller 是一个简单跨平台(支持 OS X 和 Windows)的安装工具,专为第三方 Adobe 扩展(.zxp 文件)设计。随着 Adobe Extension Manager 在 CC 2014 之后不再被官方支持,ZXPInstaller 成为了安装这些扩展的理想选择。它提供了一个拖放式的图形界面,简化了用户的安装流程,方便开发者向用户提供简洁的安装体验。项目遵循 GPL-2.0 许可证,并由 Cameron McEfee 和其他贡献者维护。
项目快速启动
环境准备
确保你的开发环境已经安装了 Node.js。接下来,按以下步骤进行:
-
克隆项目: 使用 Git 克隆到本地。
git clone https://github.com/elements-storage/ZXPInstaller.git -
安装依赖: 进入项目目录并运行以下命令来安装所有必要的依赖包。
yarn -
启动应用程序: 运行开发服务器以查看或调试。
yarn dev
这将启动一个本地服务,你可以在此基础上测试安装程序的功能。
安装 .zxp 扩展
一旦应用程序运行起来,用户只需将 .zxp 文件拖拽到界面中,ZXPInstaller 就会利用 Adobe Extension Manager 的命令行工具在目标Adobe应用程序中安装该扩展。
注: 对于生产环境部署,需执行编译脚本生成可执行文件:
yarn pack:mac-x64
这将在 dist 目录下生成适用于 Mac 的打包版本。Windows 用户同样可以找到相应的打包命令。
应用案例和最佳实践
- 设计师: 设计师可以通过此工具轻松安装自定义的笔刷、动作或预设等Adobe扩展,无需复杂配置。
- 开发者: 对于开发Adobe扩展的开发者来说,ZXPInstaller提供了简单的方式让最终用户安装他们的产品,无需用户了解复杂的安装过程。
- 团队协作: 团队内部分享定制化的工作流工具时,通过ZXPInstaller进行统一安装,保证一致性。
最佳实践:
- 使用ZXPInstaller分发内部制作的Adobe扩展,确保安装的一致性和便利性。
- 在部署到生产环境前,始终先在测试环境中验证.zxp文件的安装流程。
典型生态项目
由于ZXPInstaller主要服务于Adobe生态系统,典型的生态项目包括但不限于Photoshop插件、Illustrator增强工具、InDesign脚本自动执行器等。开发者可以通过创建和发布自己的Adobe扩展,然后利用ZXPInstaller作为安装渠道,从而丰富Adobe软件的应用场景。社区中的开发者经常共享他们的扩展,这些扩展覆盖创意设计、自动化任务处理等多个领域,形成了一套完善的生态体系,促进创意产业的工具创新。
通过以上指南,您可以顺利地设置和使用 ZXPInstaller 来简化Adobe扩展的安装过程,无论是个人还是团队都将从中受益。
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。C0111
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.Python059
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