Skyrat-tg 项目安装与使用教程
2025-04-16 09:07:05作者:尤辰城Agatha
1. 项目目录结构及介绍
Skyrat-tg 的目录结构如下:
Skyrat-tg/
├── assets/ # 存放项目资源文件
├── bots/ # 存放机器人模块
├── config/ # 存放配置文件
├── docs/ # 项目文档
├── migrations/ # 数据库迁移脚本
├── scripts/ # 辅助脚本
├── src/ # 源代码目录
│ ├── commands/ # 命令处理模块
│ ├── controllers/ # 控制器模块
│ ├── listeners/ # 事件监听器模块
│ ├── models/ # 数据模型模块
│ ├── routes/ # 路由模块
│ └── utils/ # 工具模块
├── test/ # 测试文件
├── .gitignore # Git 忽略文件
├── Dockerfile # Docker 构建文件
├── README.md # 项目说明文件
└── requirements.txt # 项目依赖文件
assets/: 存放项目的静态资源,如图片、样式表等。bots/: 包含项目的机器人模块。config/: 存放项目的配置文件。docs/: 存放项目的文档资料。migrations/: 包含数据库迁移脚本,用于更新数据库结构。scripts/: 存放辅助脚本,用于项目部署、调试等。src/: 源代码目录,包含项目的核心代码。commands/: 命令处理模块,用于处理用户输入的命令。controllers/: 控制器模块,用于处理业务逻辑。listeners/: 事件监听器模块,用于监听和处理事件。models/: 数据模型模块,用于定义数据结构。routes/: 路由模块,用于定义应用的路由规则。utils/: 工具模块,包含项目通用的工具函数。
test/: 存放项目的测试文件。.gitignore: 定义 Git 忽略的文件和目录。Dockerfile: 用于构建项目的 Docker 容器镜像。README.md: 项目说明文件,介绍项目相关信息。requirements.txt: 定义项目依赖的 Python 包。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件通常位于 src/ 目录下的 app.py(或其他类似命名)。以下是启动文件的简要介绍:
# app.py
from src import create_app
app = create_app()
if __name__ == '__main__':
app.run()
这个文件的主要作用是创建并运行一个 Flask 应用实例。create_app() 函数负责创建应用实例,并配置应用所需的各种组件。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件位于 config/ 目录下,通常包括以下文件:
config.py: 包含项目的默认配置。development.py: 开发环境的配置。production.py: 生产环境的配置。
以下是一个示例配置文件的内容:
# config.py
import os
class Config:
SECRET_KEY = os.environ.get('SECRET_KEY') or 'default_secret_key'
DATABASE_URI = os.environ.get('DATABASE_URI') or 'sqlite:///default.db'
...
在这个配置文件中,定义了项目的各种配置,如密钥、数据库连接等。通过从环境变量中读取配置值,可以方便地在不同环境下使用不同的配置。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
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
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
415
3.19 K
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
暂无简介
Dart
680
160
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
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++
689
327
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🎉 (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
1.21 K
660