Windows Terminal 使用教程
项目介绍
Windows Terminal 是一个现代的、功能丰富的终端应用程序,专为命令行用户设计。它包含了许多Windows命令行社区最常请求的功能,包括标签支持、富文本、全球化、可配置性、主题和样式等。Windows Terminal 还旨在保持快速和高效,不会消耗大量的内存或电源。
项目快速启动
安装 Windows Terminal
你可以通过多种方式安装 Windows Terminal,以下是几种常见的方法:
使用 Windows Package Manager CLI (winget)
winget install --id Microsoft.WindowsTerminal -e
使用 Chocolatey
choco install microsoft-windows-terminal
使用 Scoop
scoop bucket add extras
scoop install windows-terminal
启动 Windows Terminal
安装完成后,你可以在开始菜单中找到 Windows Terminal 并启动它。你也可以通过命令行启动:
wt
应用案例和最佳实践
多标签和窗格
Windows Terminal 支持多标签和窗格,可以让你在一个窗口中同时运行多个命令行会话。你可以通过快捷键 Ctrl + Shift + T 打开新标签页,通过 Alt + Shift + D 复制当前窗格。
自定义配置
Windows Terminal 支持丰富的自定义配置。你可以在 settings.json 文件中进行配置,该文件通常位于 %LOCALAPPDATA%\Packages\Microsoft.WindowsTerminal_<random>\LocalState\ 目录下。
以下是一个简单的自定义配置示例:
{
"profiles": {
"defaults": {
"fontFace": "Cascadia Code",
"fontSize": 12,
"colorScheme": "Campbell"
}
}
}
典型生态项目
Windows Console Host
Windows Console Host (conhost.exe) 是 Windows 的原生命令行用户体验。它托管了 Windows 的命令行基础设施和 Windows Console API、输入引擎、渲染引擎和用户偏好等。
Windows Terminal Preview
Windows Terminal Preview 是 Windows Terminal 的预览版本,包含了一些尚未正式发布的功能和改进。你可以通过 Microsoft Store 安装 Windows Terminal Preview。
Windows Terminal Canary
Windows Terminal Canary 是 Windows Terminal 的每日构建版本,包含最新的代码。这个版本最不稳定,可能包含未发现的 bug,适合喜欢尝试最新功能的用户。
通过这些模块的介绍和实践,你应该能够快速上手并充分利用 Windows Terminal 的功能。
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
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
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00