KMMT 的项目扩展与二次开发
2025-06-12 14:53:25作者:邬祺芯Juliet
项目的基础介绍
KMMT(Kotlin Multiplatform Mobile Template)是一个为简化Kotlin多平台移动开发而设计的项目模板。它采用了一种简化的方法,可以轻松地在Android和iOS之间共享代码。该模板包含了网络模块、持久化模块、资源模块、分析模块(包含iOS原生库集成)、域模块、表示层模块等,旨在帮助KMM开发者并推广KMM技术。
项目的核心功能
- 简单的网络API(基于Ktor)
- 异步任务助手(Kotlinx.Coroutines)
- 跨平台数据传递
- 平台特定代码块
- 对象序列化助手(Kotlinx.Serialization)
- 键值存储(Multiplatform Settings)
- LiveData & LiveDataObservable
- 数据库和键值存储的持久化模块(Realm & SQLDelight)
- 依赖注入模块(Koin)
- 资源模块(字符串和颜色,基于MokoResources)
- 分析模块(集成Mixpanel和UXCam)
项目使用了哪些框架或库?
- Kotlin Multiplatform
- Ktor(网络请求)
- Kotlinx.Serialization(序列化)
- Kotlinx.Coroutines(协程)
- SQLDelight(数据库)
- Realm(数据库)
- Koin(依赖注入)
- MokoResources(资源管理)
- Mixpanel(分析)
- UXCam(分析)
项目的代码目录及介绍
androidApp/:Android应用的代码目录iOS_App/:iOS应用的代码目录kmmtshared/:共享代码模块,包含业务逻辑和数据模型buildSrc/:构建逻辑gradle/:Gradle构建文件gradlew:Gradle-wrapper脚本gitignore:Git忽略文件LICENSE:项目许可证README.md:项目说明文件build.gradle.kts:Gradle构建脚本gradle.properties:Gradle属性文件settings.gradle.kts:Gradle设置文件
对项目进行扩展或者二次开发的方向
- 模块化增强:可以进一步细化模块,使其更加通用和可复用,例如将网络模块、数据库模块等封装成独立的库。
- 功能扩展:根据项目需求,增加新的功能模块,如地图集成、图像处理、推送通知等。
- 性能优化:对现有的代码进行性能分析和优化,以提高应用程序的运行效率和用户体验。
- UI/UX设计:改进用户界面和用户体验,使应用程序在视觉和操作上更加吸引人。
- 跨平台特性增强:深入研究和应用Kotlin多平台特性,进一步减少平台间代码的重复。
- 社区支持:通过建立社区,收集用户反馈,不断迭代和完善项目,增加文档和示例代码,降低二次开发的门槛。
登录后查看全文
热门项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C032
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
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
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
TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 谷歌浏览器跨域插件Allow-Control-Allow-Origin:前端开发调试必备神器 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 基于Matlab的等几何分析IGA软件包:工程计算与几何建模的完美融合 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
427
3.28 K
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++
689
340
暂无简介
Dart
686
161
Ascend Extension for PyTorch
Python
233
266
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
327
🎉 (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
1.22 K
668
🔥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
65
19
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
45
32