Phenomic(已废弃):基于React的静态站点生成器快速上手指南
请注意:此项目已停更并推荐使用Next.js替代。
项目介绍
Phenomic 是一个曾经活跃的现代Web开发框架,专注于构建模块化的网站。它基于React,Webpack,并且对Reason ML等技术友好。Phenomic旨在提供一个灵活且可配置的平台,支持从简单的博客到复杂的单页应用(SPA)的各种Web项目。然而,截至2020年9月7日,该项目已被其所有者归档,并建议开发者转向Next.js进行新项目。
项目快速启动
由于Phenomic项目已经废弃,我们不推荐直接使用其进行新项目。但为了满足学习目的,以下是基于旧版Phenomic的简要快速启动步骤(不保证当前有效):
安装
首先确保你的系统安装了Node.js,然后执行以下命令来创建一个新的Phenomic项目(假设还能找到可用的版本):
npx create-phenomic my-blog
cd my-blog
npm install 或 yarn install
运行本地服务器
安装完成后,运行以下命令启动本地开发服务器:
npm start 或 yarn start
这将在浏览器中自动打开http://localhost:3000,展示你的Phenomic项目。
编写内容
在src目录下编写Markdown文件或JSX组件来创建页面。
示例Markdown文件(位于src/pages下):
---
path: "/hello-world"
---
# Hello World
欢迎来到Phenomic世界!
构建生产环境部署
准备发布时,使用:
npm run build 或 yarn build
构建后的静态文件将位于.publish目录下,可以部署到任何静态文件托管服务。
应用案例和最佳实践
请注意: 因项目已废弃,难以提供最新的应用案例。一般而言,最佳实践包括遵循清晰的目录结构,利用Markdown的元数据特性管理路径和SEO信息,以及充分利用Webpack的优化功能。
典型生态项目
Phenomic曾有一个活跃的社区,围绕其生态建立了一系列插件和模板。遗憾的是,随着项目被废弃,这些资源也可能不再维护。对于寻找类似解决方案的开发者,探索Next.js、Gatsby或其他当前活跃的静态站点生成工具的生态将是更好的选择。
考虑到Phenomic已不再更新,强烈建议考虑现代替代品以获得持续的支持和最新功能。希望这个简化的指南仍对你了解历史上的Phenomic有所助益。
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。C046
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。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。C01
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0123
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