activitusbar 的安装和配置教程
2025-05-22 06:25:35作者:柏廷章Berta
项目基础介绍
activitusbar 是一个 Visual Studio Code 扩展,它的目的是为了节省屏幕空间,将活动栏(Activity Bar)上的按钮移至状态栏上。这样一来,用户可以选择隐藏原活动栏,使得 IDE 的界面更加简洁。
该项目主要使用 JavaScript 编程语言,并依赖于 Visual Studio Code 的扩展API进行开发。
项目使用的关键技术和框架
- Visual Studio Code Extension API:用于开发 Visual Studio Code 扩展的标准API。
- Codicons:Visual Studio Code 内置的图标字体库,用于在扩展中显示图标。
准备工作
在开始安装 activitusbar 之前,请确保您的计算机上已经安装了以下软件:
- Visual Studio Code:最新版本的 Visual Studio Code。
- Git:用于从 GitHub 克隆项目。
确认以上软件安装完成后,即可开始安装 activitusbar。
安装步骤
方法一:通过 Visual Studio Code 市场安装
- 打开 Visual Studio Code。
- 按下
Ctrl+P或Cmd+P打开命令面板。 - 输入
ext install act并按回车,这将打开扩展市场并自动搜索 activitusbar 扩展。 - 在搜索结果中选择 activitusbar,并点击安装。
方法二:通过 Git 克隆安装
-
打开命令行工具(如 Git Bash 或 PowerShell)。
-
切换到希望存放扩展的目录。
-
执行以下命令克隆项目:
git clone https://github.com/Gruntfuggly/activitusbar.git -
克隆完成后,打开 Visual Studio Code。
-
打开克隆下来的
activitusbar目录。 -
在 Visual Studio Code 中按下
Ctrl+Shift+P或Cmd+Shift+P打开命令面板。 -
输入
Extensions: Install from VSIX...并选择该命令。 -
在弹出的文件选择对话框中,找到并选择
package.json文件所在的目录中的.vsix文件,如果没有找到.vsix文件,请先执行npm install安装依赖,然后运行vsce package命令打包扩展。 -
按照提示完成扩展的安装。
安装完成后,您可以通过 Visual Studio Code 的设置界面或 settings.json 文件对 activitusbar 进行配置,例如自定义按钮显示、图标颜色、按钮位置等。
以上就是 activitusbar 的安装和配置教程,祝您使用愉快!
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
8
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
654
282
暂无简介
Dart
643
149
Ascend Extension for PyTorch
Python
203
219
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
130
861
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
248
317
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
214
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.13 K
631
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
77
100