VsVim插件离线安装方法详解
2025-06-19 13:08:49作者:申梦珏Efrain
离线安装VsVim的必要性
在开发环境中,有时我们需要在没有互联网连接的情况下安装Visual Studio插件。VsVim作为一款广受欢迎的Vim模拟器插件,其离线安装方法对许多开发者来说尤为重要。本文将详细介绍如何在没有网络连接的环境中安装VsVim插件。
准备工作
在开始安装前,请确保您已经:
- 拥有管理员权限
- 安装了Visual Studio开发环境
- 准备好VsVim插件的离线安装包(.vsix文件)
安装步骤详解
第一步:获取VsVim安装包
如果您需要在另一台联网机器上下载安装包,可以使用以下PowerShell命令:
iwr -useb https://jaredparmsft.gallerycdn.vsassets.io/extensions/jaredparmsft/vsvim2022preview/2.10.0.6/1667494131532/VsVim.vsix -OutFile VsVim.vsix
这条命令会从官方源下载最新版本的VsVim插件并保存为VsVim.vsix文件。
第二步:执行安装
将下载的.vsix文件复制到目标机器后,使用管理员权限打开"Developer PowerShell for Visual Studio",然后运行:
VSIXInstaller.exe /quiet /admin VsVim.vsix
这个命令会以静默模式和管理员权限安装VsVim插件。
常见问题解决方案
- 权限问题:确保使用管理员权限运行PowerShell
- 路径问题:如果VSIXInstaller不在PATH中,可以指定完整路径,通常位于Visual Studio安装目录下
- 版本兼容性:确认下载的VsVim版本与您的Visual Studio版本兼容
安装验证
安装完成后,打开Visual Studio,您应该能在扩展管理器中看到VsVim插件已成功安装。您也可以通过检查Visual Studio的"工具"→"扩展和更新"菜单来确认安装状态。
注意事项
- 离线安装不会自动检查更新,需要手动下载新版本进行升级
- 某些功能可能需要额外的依赖项,建议在有网络时预先安装
- 对于企业环境,可以考虑将.vsix文件部署到内部共享位置以便团队使用
通过以上步骤,您可以在没有互联网连接的环境中成功安装VsVim插件,享受Vim风格的编码体验。
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
238
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
暂无简介
Dart
671
156
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++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
🔥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
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217