Plenti 静态站点生成器教程
项目介绍
Plenti 是一个基于 Svelte 的开源静态站点生成器(SSG),旨在简化静态站点的构建过程。Plenti 提供了路由、分页、HTML 回退等功能,使得开发者能够更轻松地构建应用程序。Plenti 的核心优势在于其轻量级、快速构建和易于维护的特性,适合用于个人博客、文档站点、企业官网等静态内容的生成。
项目快速启动
安装 Plenti
首先,确保你已经安装了 Node.js 和 npm。然后,通过 npm 全局安装 Plenti:
npm install -g plenti
创建新项目
使用 Plenti 命令行工具创建一个新的项目:
plenti new my-site
cd my-site
启动开发服务器
进入项目目录后,启动开发服务器:
plenti serve
默认情况下,开发服务器会在 http://localhost:3000 上运行。你可以通过浏览器访问该地址,查看你的站点。
构建生产版本
当你准备好部署站点时,可以使用以下命令生成生产版本:
plenti build
生成的静态文件将位于 public 目录中,你可以将其部署到任何静态文件托管服务上。
应用案例和最佳实践
个人博客
Plenti 非常适合用于构建个人博客。你可以使用 Plenti 的 Markdown 支持来编写博客文章,并通过 Plenti 的模板系统来生成静态页面。以下是一个简单的博客文章模板示例:
<script>
export let title;
export let date;
export let content;
</script>
<h1>{title}</h1>
<p>{date}</p>
<div>{@html content}</div>
文档站点
Plenti 还可以用于构建文档站点。你可以使用 Plenti 的目录结构和路由功能来组织文档页面,并通过 Plenti 的组件系统来复用文档中的常见元素。以下是一个简单的文档页面模板示例:
<script>
export let title;
export let content;
</script>
<h1>{title}</h1>
<div>{@html content}</div>
企业官网
Plenti 的轻量级和快速构建特性使其成为企业官网的理想选择。你可以使用 Plenti 的静态生成功能来创建高性能的官网,并通过 Plenti 的模板系统来定制页面布局。以下是一个简单的企业官网首页模板示例:
<script>
export let title;
export let description;
</script>
<h1>{title}</h1>
<p>{description}</p>
典型生态项目
Svelte
Plenti 基于 Svelte 框架,Svelte 是一个现代的前端框架,通过编译时优化来实现高性能的 Web 应用程序。Svelte 的核心思想是将组件的更新逻辑编译为高效的 DOM 操作,从而减少运行时的开销。
Netlify
Plenti 生成的静态站点非常适合部署到 Netlify 上。Netlify 是一个静态站点托管服务,提供了自动构建、持续集成和全球 CDN 等功能,使得部署和维护静态站点变得非常简单。
GitHub Pages
如果你更喜欢使用 GitHub 来管理代码和部署站点,Plenti 生成的静态站点也可以轻松部署到 GitHub Pages 上。GitHub Pages 提供了免费的静态站点托管服务,适合用于个人项目和开源项目。
通过以上模块的介绍,你应该已经对 Plenti 有了一个全面的了解,并能够开始使用它来构建自己的静态站点。
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