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。
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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
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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
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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