首页
/ Ibralogue 的项目扩展与二次开发

Ibralogue 的项目扩展与二次开发

2025-05-23 00:21:22作者:温玫谨Lighthearted

项目的基础介绍

Ibralogue 是一个为 Unity 游戏引擎设计的简单且可扩展的对话系统库。它通过 .ibra 文件编写对话,并拥有自己的语法。该库目前处于预发布阶段,意味着它尚未完全适合生产环境,但已经具备一定的可用性。开发者可以自由地尝试使用它,并为其发展提供反馈。

项目的核心功能

尽管处于早期开发阶段,Ibralogue 已经具备了一些核心功能:

  • 丰富的、易于掌握的语法
  • 支持分支对话和选择
  • 在对话中使用变量
  • 从对话文件调用静态函数
  • 支持逐行显示角色肖像

项目使用了哪些框架或库?

Ibralogue 项目主要使用 C# 语言开发,并在 Unity 编辑器环境中进行构建。它并没有依赖特定的外部框架或库,而是利用 Unity 的内置功能实现对话系统的构建。

项目的代码目录及介绍

项目的代码目录结构如下:

  • Documentation: 包含项目的文档资料。
  • Editor: 与 Unity 编辑器相关的脚本和资源。
  • Runtime: 包含在游戏运行时使用的脚本和资源。
  • Samples: 提供了使用 Ibralogue 的示例。
  • Tests: 存放单元测试的代码。
  • .gitignore: 指定 Git 忽略的文件和目录。
  • LICENSE: 项目使用的 MIT 许可证文件。
  • README.md: 项目的自述文件,介绍了项目的安装和使用方法。
  • package.json: Unity 包管理器使用的配置文件。

对项目进行扩展或者二次开发的方向

  • 语法增强:可以扩展 .ibra 文件的语法,增加新的特性,比如循环、条件判断等。
  • 功能扩展:根据需要添加新的功能,如多人对话、对话分支的动态生成等。
  • 界面优化:改进对话的显示界面,提供更加丰富和直观的用户交互体验。
  • 性能提升:针对大型项目,优化代码性能,减少资源占用。
  • 插件开发:开发与 Ibralogue 兼容的插件,以扩展其功能和应用范围。

通过这些方向的扩展和二次开发,可以让 Ibralogue 变得更加灵活和强大,满足不同项目的需求。

登录后查看全文
热门项目推荐

热门内容推荐

最新内容推荐

项目优选

收起
docsdocs
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
153
1.98 K
kernelkernel
deepin linux kernel
C
22
6
ops-mathops-math
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
503
39
communitycommunity
本项目是CANN开源社区的核心管理仓库,包含社区的治理章程、治理组织、通用操作指引及流程规范等基础信息
331
10
openGauss-serveropenGauss-server
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
146
191
openHiTLSopenHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
992
395
nop-entropynop-entropy
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
8
0
ohos_react_nativeohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
193
277
RuoYi-Vue3RuoYi-Vue3
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
938
554
金融AI编程实战金融AI编程实战
为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Python
75
70