首页
/ 【亲测免费】 VS Code QQ 插件技术文档

【亲测免费】 VS Code QQ 插件技术文档

2026-01-25 05:12:46作者:吴年前Myrtle

安装指南

直接安装

对于大多数用户,推荐通过VS Code marketplace直接安装。确保你的VS Code版本在1.53.0及以上,然后:

  1. 打开VS Code。
  2. 转到扩展市场(按Ctrl+Shift+X或者点击侧边栏的扩展图标)。
  3. 在搜索框输入“vscode-qq”。
  4. 找到由takayama-lily发布的插件并点击安装。

离线安装

如果你需要离线安装或者有特定版本需求,可以从最新版本发布页下载.vsix文件,并在VS Code中选择“扩展视图”中的“更多操作” > “从VSIX安装”。

项目的使用说明

启动QQ插件

安装完毕后,重新启动VS Code。可以通过以下步骤开始使用:

  1. 打开命令面板(Ctrl+Shift+P)。
  2. 输入并选择“QQ Explorer: Login”进行登录。
  3. 根据提示进行操作,注意平台的选择(1:手机, 3:手表, 4:PC, 5:pad,默认为pad)。

日常使用

  • 使用“QQ Explorer: 搜索好友”、“QQ Explorer: 搜索群”来管理社交圈。
  • 切换UI主题,在插件设置中将theme更改为console以体验控制台风格。
  • 若要切换账号或清除登录信息,请先登录状态下点击“@切换账号”,之后关闭或重启VS Code。

项目API使用文档

本插件基于特定的内部API实现,普通用户无需直接调用API。开发者若想深入了解或扩展功能,建议参考源码和依赖库文档:

  • UI构建依赖:LiteWebChat_Frame
  • QQ协议处理:oicq。该库提供了与QQ服务器交互的接口,对进行深度定制和二次开发至关重要。

项目编译指南

对于想要贡献代码或自定义修改的高级用户:

  1. 确保你的开发环境安装了Node.js(版本12.16以上)。
  2. 克隆项目到本地。
  3. 执行以下命令安装依赖:
    npm install
    
  4. 全球安装TypeScript和VS Code扩展打包工具:
    npm install -g typescript vsce
    
  5. 编译和打包扩展:
    npm run build
    vsce package
    

完成上述步骤后,你可以得到新的.vsix文件用于安装测试或分享给他人。


本技术文档旨在帮助用户快速上手VS Code QQ插件,无论是日常聊天还是开发者希望对其进行定制,都能找到必要的指引。记得遵循社区规则及版权指南,享受便捷的开发和交流体验。

登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐

项目优选

收起
docsdocs
暂无描述
Markdown
827
5.48 K
kernelkernel
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
494
515
ops-nnops-nn
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
783
1.57 K
pytorchpytorch
作为 Ascend for PyTorch 社区的核心组件,TorchNPU 是昇腾专为 PyTorch 打造的深度学习适配插件,使 PyTorch 框架能够直接调用昇腾 NPU,为开发者提供昇腾 AI 处理器的超强算力。
Python
800
1.14 K
ops-transformerops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
970
2.28 K
kernelkernel
deepin linux kernel
C
32
16
AscendNPU-IRAscendNPU-IR
AscendNPU-IR是基于MLIR(Multi-Level Intermediate Representation)构建的,面向昇腾亲和算子编译时使用的中间表示,提供昇腾完备表达能力,通过编译优化提升昇腾AI处理器计算效率,支持通过生态框架使能昇腾AI处理器与深度调优
C++
480
312
jiuwenswarmjiuwenswarm
JiuwenSwarm 是一款基于openJiuwen开发的智能AI Agent,它能够将大语言模型的强大能力,通过你日常使用的各类通讯应用,直接延伸至你的指尖。
Python
3.01 K
766
cannbot-skillscannbot-skills
CANNBot 是面向 CANN 开发的用于提升开发效率的系列智能体,本仓库为其提供可复用的 Skills 模块。
Markdown
1.26 K
808
cann-learning-hubcann-learning-hub
CANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。
Jupyter Notebook
647
284