【免费下载】 Greasy Fork 用户脚本仓库安装与配置完全指南
项目基础介绍及编程语言
Greasy Fork 是一个在线的用户脚本和用户样式存储库,它允许用户分享和发现由社区贡献的增强网页体验的脚本。这个平台特别适合那些希望自定义网页界面或增加特定功能的高级用户。项目最初由 Jason Barnabe 创建并维护,在这里,你可以找到成千上万的用户脚本来改善你的上网体验。从广告拦截到界面优化,应有尽有。项目的主要编程语言包括 Ruby、HTML、JavaScript 和少量的 CSS。
关键技术和框架
Greasy Fork 平台构建在其背后强大的开源生态系统之上,其中关键的技术栈包括:
- Ruby: 作为后端处理的核心,用于服务器逻辑和数据库交互。
- HTML/CSS: 构建前端界面,确保用户体验简洁直观。
- JavaScript: 虽然不是直接用于 Greasy Fork 站点本身的主要开发语言,但用户提交的脚本多数以 JavaScript 编写,用以在浏览器环境中运行。
- 可能使用的Web框架: 基于项目的性质和Ruby的常用实践,可能会采用Ruby on Rails作为主要的Web应用框架,尽管具体细节未直接提供。
安装和配置指南
准备工作
对于开发者环境搭建(非必需,仅适用于想贡献代码者)
- 安装Git: 首先,确保你的电脑已安装Git,这是下载和管理源代码的基础工具。
- Ruby环境: 你需要安装Ruby及其配套工具,如 bundler,来管理gem依赖。
- Node.js: 如果你计划测试任何前端修改,Node.js也是必要的,尽管对于纯粹的用户来说并非必需。
用户使用准备(适用于所有用户)
无需特殊准备,直接访问 greasyfork.org 即可浏览和安装脚本。
开发者安装步骤
-
克隆项目: 打开终端,执行以下命令克隆Greasy Fork的代码库到本地:
git clone https://github.com/JasonBarnabe/greasyfork.git -
进入项目目录:
cd greasyfork -
安装依赖: 使用Ruby的包管理器 bundler 来安装所有必要的gem依赖项:
bundle install如果项目中有指定Node.js的依赖,则还需要运行:
npm install 或 yarn install (如果你偏好Yarn) -
设置数据库(如果打算运行本地服务): 根据项目的文档,创建数据库并迁移数据结构。通常这涉及设置数据库配置文件,并运行:
rails db:create && rails db:migrate -
启动本地服务器: 确保一切就绪后,启动Rails服务器:
rails server访问
http://localhost:3000查看项目运行情况。
用户安装用户脚本
对于普通用户而言,无需以上复杂的步骤。用户可以直接在 greasyfork.org 上搜索感兴趣的脚本,点击“安装”按钮,遵循弹出的指示完成安装。大多数脚本将要求您安装Tampermonkey、Greasemonkey或其他用户脚本管理器扩展来自动安装和管理脚本。
通过上述步骤,无论是开发者还是普通用户,都能顺利地探索和利用Greasy Fork所提供的丰富资源。记得,参与和贡献是开源社区的宝贵精神,如果你对编码感兴趣,也可以考虑为Greasy Fork或其中的脚本贡献自己的力量。
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
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
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
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!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00