GreasyFork 脚本仓库新增脚本大小显示功能
2025-07-09 01:59:49作者:宣海椒Queenly
GreasyFork 作为知名的用户脚本托管平台,近期在其脚本信息展示界面新增了一项实用功能——脚本大小显示。这一改进使得用户在浏览脚本详情时能够直观地了解脚本的体积信息。
功能背景
在软件和扩展程序领域,体积大小一直是用户考量的重要指标之一。类似 Chrome 应用商店和 Firefox 附加组件平台都会明确标注扩展的体积信息。对于用户脚本而言,体积大小同样具有重要意义:
- 性能考量:较大的脚本可能包含更多功能,但也可能带来更高的资源消耗
- 加载速度:体积直接影响脚本的下载和加载时间
- 功能评估:通过体积可以初步判断脚本的复杂程度
技术实现
GreasyFork 通过后端计算脚本文件的字节大小,并在前端信息展示界面(Info 标签页)中显示这一数据。实现这一功能的技术要点包括:
- 文件大小计算:服务器端准确计算脚本文件的字节数
- 前端展示:将计算结果显示在用户界面中
- 性能优化:确保这一功能不会对页面加载速度产生明显影响
用户价值
这一看似简单的改进实际上为用户提供了重要的决策参考:
- 快速筛选:用户可以根据体积快速筛选脚本
- 预期管理:通过体积可以初步判断脚本的复杂程度
- 资源规划:帮助用户评估脚本对系统资源的潜在影响
行业对比
这一改进使 GreasyFork 与主流扩展平台保持了一致的信息透明度。类似 userstyles.world 等样式表平台也采用了相同的做法,显示资源体积信息。这种一致性有助于提升用户体验,使用户在不同平台间有一致的参考标准。
总结
GreasyFork 新增的脚本大小显示功能虽然实现简单,但为用户提供了实用的参考信息。这一改进体现了平台对用户体验细节的关注,也符合现代软件平台信息透明化的趋势。对于脚本开发者而言,这也是一种无形的提醒,鼓励他们优化脚本体积,提升脚本性能。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
最新内容推荐
MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Solidcam后处理文件下载与使用完全指南:提升CNC编程效率的必备资源 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
246
暂无简介
Dart
672
157
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++
663
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
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
9
1
🎉 (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
1.2 K
655
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
330
137