探索WebSocket交互的新境界:Claws
一个强大的WebSocket客户端的动态展示
Claws 是一款创新的命令行WebSocket客户端工具,它提供了一种全新的方式来与WebSocket进行交互。通过清晰的标识接收和发送的消息,历史记录的浏览,以及类似shell的命令输入体验,Claws使开发者可以更高效地调试和测试WebSocket服务。
快速上手
直接从发布页面下载最新的二进制文件,解压后即可运行。如果你已经安装了Go环境,只需一行命令即可安装:
go install -v howl.moe/claws@latest
使用方法
观看这个4分钟的视频教程,快速了解Claws的基本操作:
claws [wsURL]
wsURL是可选参数,用于连接到指定的WebSocket服务器。界面灵感来源于vim,但更加直观,按Ctrl+C退出程序,就像你平时在命令行中一样简单。
在启动界面,你可以处在"插入模式"(绿色框),此时可以输入要发送给服务器的消息。按下Esc再输入字母,可触发各种功能,例如:
i进入插入模式c创建新的WebSocket连接q关闭当前WebSocket连接
利用Ctrl键的组合可以实现退出程序(Ctrl+C)和清屏(Ctrl+L)的功能。
当滚动日志时,可以使用箭头键或PgUp/PgDown,Home/End。滚动会暂停自动滚动,直到你将视图向下移动。
在输入字段中,使用上下键可以像Bash一样浏览历史记录,包括跨会话的历史。
高级特性
更多高级功能可以通过ESC键加其他键进行操作:
t切换消息前的时间戳显示j开启或关闭服务器消息的JSON格式化h查看帮助/欢迎屏幕R进入替换/覆盖模式p设置心跳间隔,以秒为单位
配置
配置文件位于~/.config/claws.json,你可以自由调整以满足个性化需求。例如设置自定义时间戳,开启JSON格式化等。
通过Pipe配置项,你可以实现日志记录,甚至对发送和接收的消息进行预处理。
源代码分析
Claws采用Go语言编写,其优雅的结构和良好的可扩展性使其成为技术人员的理想选择。它提供了强大的交互接口,并支持自定义管道脚本,允许用户实现复杂的数据处理逻辑。
应用场景
- WebSocket服务测试和调试:作为命令行工具,Claws可以在任何终端环境中快速部署,非常适合开发者在开发和测试过程中使用。
- 自动化数据传输:结合自定义的管道脚本,Claws可以用于自动抓取和处理WebSocket消息,无需复杂的编程环境。
项目特点
- 简洁的界面:终端友好的设计,让操作直观且高效。
- 灵活的交互:类似shell的命令输入方式,支持历史记录浏览。
- 强大的日志管理:可自定义的日志输出,方便数据分析。
- 可扩展性:支持自定义脚本管道,实现消息的预处理和后处理。
总之,Claws是一个强大而易用的WebSocket客户端工具,无论你是经验丰富的开发者还是初学者,都能从中受益。现在就加入Claws的行列,提升你的WebSocket开发效率吧!
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00