Microsoft VSCode JavaScript Debugger 指南
1. 目录结构及介绍
Microsoft的vscode-js-debug项目是专为调试JavaScript应用程序设计的DAP(Debug Adapter Protocol)兼容调试器。 其目录结构精心组织以支持其多功能性,并确保开发者可以高效地进行调试工作。以下是关键的目录和文件介绍:
src: 核心源代码所在位置,包含了所有用于构建调试器的主要TypeScript文件。test: 单元测试和集成测试的代码存放区,确保功能的稳定性和正确性。vscode: 包含VS Code扩展相关的特定代码和配置。.gitattributes,.gitignore: 版本控制相关文件,定义了哪些文件应被Git忽略或如何处理特定文件类型。CODE_OF_CONDUCT.md,CONTRIBUTING.md: 社区行为准则和贡献指南,指导开发者的协作流程。README.md: 项目的主要说明文件,涵盖了安装、基本使用和特性概述。LICENSE: 明确项目采用的MIT许可证,规定了软件的使用、复制和分发条件。package.json,package-lock.json: 定义了项目的依赖项及其版本,以及可执行脚本和其他元数据。dprint.json: 配置代码格式化的规则。gulpfile.js: Gulp任务定义文件,用于自动化构建过程。CHANGELOG.md: 记录项目的重要更新和版本历史。
2. 启动文件介绍
在vscode-js-debug项目中,并没有直接提供一个“启动”文件供终端用户运行,因为这个项目主要是作为VS Code的扩展或者DAP服务器使用的。对于开发者想要测试或贡献代码,主要入口点可能是通过运行测试套件或构建VS Code扩展。若需构建或测试项目,一般会使用npm命令,例如,在根目录下运行npm install来安装依赖,随后可能使用如npm run watch或类似开发模式命令来监控源码变化并自动编译。
3. 项目的配置文件介绍
主要配置文件
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package.json: 这不仅包含项目的基本信息,如名称、作者、版本等,还定义了脚本命令(如构建、测试命令),项目依赖和开发依赖。 -
.vscode/launch.json(虽然不直接包含于仓库但重要): 当在VS Code内使用此调试器时,开发者会在他们的本地项目中创建或编辑这个文件来设置调试配置。它定义了调试环境、启动参数、目标应用等。 -
options.md: 在项目文档中提到,但不在仓库根目录直接提供,这个文件假设存在于项目某处,列举了可以在用户的VS Codelaunch.json配置中使用的各种选项,以便自定义调试行为。
配置这些文件是自定义调试体验的关键,允许用户指定调试目标(如Node.js、浏览器)、附加到正在运行的进程、设定断点、环境变量等。
请注意,实际操作中,如果你想在你的开发环境中配置或使用vscode-js-debug,你需要参考VS Code的官方文档和该扩展的本地文档来理解具体配置指令。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00