extensions 的项目扩展与二次开发
2025-04-24 13:29:01作者:幸俭卉
1、项目的基础介绍
tachiyomiorg/extensions 是一个开源项目,它是 Tachiyomi 应用的扩展库。Tachiyomi 是一个免费且开源的漫画阅读器应用,它支持多种漫画源,并且允许用户跟踪他们的阅读进度。这个扩展库为 Tachiyomi 提供了额外的功能,例如不同的漫画源支持、下载管理、以及增强的用户体验等。
2、项目的核心功能
该项目的核心功能是提供一系列的扩展插件,这些插件可以集成到 Tachiyomi 应用中,增加以下功能:
- 支持更多的漫画源
- 优化和改进现有漫画源的功能
- 提供额外的下载选项
- 增强用户界面和用户体验
3、项目使用了哪些框架或库?
tachiyomiorg/extensions 项目主要使用以下框架和库:
- Kotlin:作为主要的开发语言
- Retrofit:用于网络请求
- Gson:用于JSON解析
- OkHttp:用于网络层的优化
4、项目的代码目录及介绍
项目的代码目录结构大致如下:
extensions/
├── src/
│ ├── main/
│ │ ├── java/ # 存放主要的Kotlin代码
│ │ ├── res/ # 资源文件,如布局、图片等
│ │ ├── assets/ # 存放静态文件,如JSON配置文件
│ │ └── AndroidManifest.xml # 应用配置文件
│ └── test/ # 测试代码目录
└── build.gradle # 项目构建文件
在 src/main/java 目录中,开发者可以找到各个扩展插件的实现代码。res 目录包含了插件所需的资源,如布局和图像。assets 目录可能包含了插件运行时需要读取的配置文件。
5、对项目进行扩展或者二次开发的方向
开发者可以从以下几个方面对项目进行扩展或二次开发:
- 增加新的漫画源:通过实现新的源插件,支持更多的漫画网站。
- 优化现有功能:改进现有插件的性能,修复已知的bug,或者增加新的功能特性。
- 用户界面改进:改善用户界面,使其更加直观和友好。
- 本地化支持:为插件添加更多语言的支持,以便全球用户使用。
- 插件互操作性:开发能够与其他插件协同工作的扩展,创建更加丰富的用户体验。
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
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
404
3.14 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
224
250
暂无简介
Dart
672
159
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
319
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
325
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
1.21 K
657
🔥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
220