Termux-Tasker 项目教程
1. 项目介绍
Termux-Tasker 是一个用于与 Tasker 集成的 Termux 插件应用。它允许用户通过 Tasker 和其他插件宿主应用执行 Termux 命令。Termux 是一个强大的终端模拟器,支持在 Android 设备上运行 Linux 命令。通过 Termux-Tasker,用户可以自动化执行复杂的命令和脚本,从而实现更高效的任务管理。
2. 项目快速启动
安装 Termux 应用
首先,确保你已经安装了 Termux 应用。你可以从 F-Droid 或 GitHub 下载并安装 Termux 应用。
安装 Termux-Tasker
你可以从 F-Droid 或 GitHub 下载并安装 Termux-Tasker 应用。以下是从 GitHub 安装的步骤:
- 打开 GitHub 页面:Termux-Tasker GitHub
- 导航到最新的 Release 页面,下载 APK 文件。
- 安装下载的 APK 文件。
配置 Termux-Tasker
安装完成后,你需要配置 Termux-Tasker 以使其与 Tasker 配合工作。以下是配置步骤:
-
创建脚本目录: 打开 Termux 应用,执行以下命令创建脚本目录并设置权限:
mkdir -p /data/data/com.termux/files/home/.termux/tasker chmod 700 -R /data/data/com.termux/files/home/.termux/tasker -
设置
allow-external-apps属性(可选): 如果你希望允许 Termux-Tasker 执行外部脚本,可以设置allow-external-apps属性为true:echo "allow-external-apps=true" >> /data/data/com.termux/files/home/.termux/termux.properties -
在 Tasker 中配置插件: 打开 Tasker 应用,创建一个新的任务,并添加一个“插件”操作。选择 Termux-Tasker 插件,并配置要执行的命令或脚本。
3. 应用案例和最佳实践
自动化备份
你可以使用 Termux-Tasker 自动化备份你的文件。例如,每天自动将重要文件备份到云存储:
tar -czvf /sdcard/backup/$(date +%Y%m%d).tar.gz /data/data/com.termux/files/home/important_files
rclone copy /sdcard/backup/$(date +%Y%m%d).tar.gz remote:backup
定时任务
使用 Termux-Tasker 和 Tasker 的定时任务功能,你可以定期执行某些任务,如清理缓存、更新软件包等:
apt-get update && apt-get upgrade -y
rm -rf /data/data/com.termux/files/home/.cache/*
4. 典型生态项目
Termux
Termux 是一个强大的终端模拟器,支持在 Android 设备上运行 Linux 命令。它是 Termux-Tasker 的基础,提供了命令行环境和包管理器。
Tasker
Tasker 是一个自动化应用,允许用户创建复杂的自动化任务。通过与 Termux-Tasker 集成,Tasker 可以执行 Termux 命令,实现更高级的自动化功能。
Rclone
Rclone 是一个用于与云存储同步的命令行工具。你可以使用 Rclone 与 Termux-Tasker 结合,实现文件的自动备份和同步。
通过这些工具的结合,你可以在 Android 设备上实现强大的自动化和任务管理功能。
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
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00