Starward开发者指南:如何贡献代码和参与多语言翻译项目
Starward作为一款专为米哈游游戏设计的开源启动器,正在全球范围内获得越来越多的用户。想要参与这个激动人心的开源项目,为Starward贡献自己的力量?这篇完整的开发者指南将为你详细介绍代码贡献和多语言翻译的完整流程。
项目概览与准备工作
Starward是一个用C#开发的Windows桌面应用程序,旨在替代官方的HoYoPlay启动器,提供更好的用户体验和更多实用功能。在开始贡献之前,你需要:
- 安装Visual Studio 2022并选择.NET桌面开发、C++桌面开发和通用Windows平台开发工作负载
- 熟悉Git基本操作和GitHub工作流程
- 了解C#编程语言和WPF框架
首先克隆项目仓库:
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/st/Starward
代码贡献完整流程
1. 创建分支和开发环境
从主分支创建你的功能分支:
git checkout -b feature/your-feature-name
项目主要包含以下几个核心模块:
- Starward/: 主应用程序项目
- Starward.Core/: 核心功能库
- Starward.Language/: 多语言资源文件
- Starward.RPC/: RPC服务相关代码
2. 代码规范与最佳实践
在开发新功能或修复bug时,请遵循项目的编码规范:
- 使用有意义的变量名和方法名
- 添加必要的注释说明
- 确保代码通过所有现有测试
- 遵循MVVM设计模式
3. 提交Pull Request
完成开发后,通过GitHub提交Pull Request:
- 提供清晰的PR描述
- 说明解决的问题或新增的功能
- 包含相关的测试用例
多语言翻译参与指南
Starward支持完整的多语言本地化系统,让全球用户都能用自己的母语使用这个优秀的游戏启动器。
文档翻译
项目文档位于docs/目录下,所有翻译的Markdown文件都应保存在此目录中,并在文件名中包含对应的语言区域标签。例如,如果原始文件名是Localization.md,简体中文翻译的文件名应为Localization.zh-CN.md。
文档翻译步骤:
- 在
docs/目录下创建对应语言的翻译文件 - 在原始文件开头添加翻译链接
- 提交Pull Request
应用内文本翻译
Starward使用Crowdin平台进行应用内文本的本地化工作。你可以在Crowdin项目页面随时修改文本内容。
实时测试翻译效果:
- 在Crowdin上的修改会在1小时内同步到GitHub的
l10n/main分支 - 在GitHub Actions中查找名为
New Crowdin updates的最新工作流 - 下载编译后的二进制文件(Artifacts)
- 实时检查翻译文本在应用中的显示效果
新增翻译语言流程
如果你希望为Starward添加新的翻译语言:
- 在GitHub仓库创建Issue
- 说明要添加的语言和你的翻译计划
- 等待项目维护者审核和配置
开发注意事项
测试与验证
在测试开发版本时,请注意:
- 开发版本可能会损坏你的个人数据库
StarwardDatabase.db - 测试前请务必备份重要数据
- 不建议长期使用开发版本
代码审查与合并
项目维护者会:
- 审查所有提交的代码和翻译
- 提供修改建议
- 在确认无误后合并到主分支
结语
参与Starward开源项目不仅能够帮助改进这个优秀的游戏启动器,还能让你积累宝贵的开源贡献经验。无论是代码开发还是多语言翻译,你的每一个贡献都会让Starward变得更好。
加入Starward的开发者社区,让我们一起为全球的游戏玩家创造更好的游戏体验!🎮
记住,开源协作的核心是沟通和互助。如果你在贡献过程中遇到任何问题,不要犹豫,在GitHub Issues中提问或与其他贡献者交流。
立即开始你的Starward贡献之旅,成为这个活跃开源社区的一员!
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00