【亲测免费】 HTML转Sketch工具(html2sketch)使用手册
1. 项目目录结构及介绍
html2sketch 是一个专注于将HTML转换成Sketch JSON格式的工具,支持复杂的网页样式解析,以适应C2D(代码到设计)的工作流程。下面是该项目的基本目录结构及其简介:
html2sketch/
├── changelog.md # 更新日志
├── CONTRIBUTING.md # 贡献指南(未列出)
├── LICENSE # 许可证文件
├── README.md # 主要的项目介绍文档
├── README.zh-CN.md # 中文版项目介绍文档
├── src # 源代码目录
│ ├── ... # 包含核心处理逻辑的JavaScript文件
├── public # 可能存放静态资源或示例页面
├── config # 配置相关文件夹,可能包括构建或测试配置
├── tests # 单元测试文件
├── package.json # 项目配置,定义了依赖、脚本命令等
├── gitpod.yml # GitPod配置文件,用于快速在云端初始化工作环境
├── husky.config.js # Husky的钩子配置,用于版本控制前后的自动化操作
├── jest.config.ts # Jest测试框架的配置文件
├── tsconfig.*.json # TypeScript编译配置文件
├── npmrc # npm的配置文件
└── ... # 其他常规开发所需的配置或辅助文件
- src 目录包含了核心功能的实现,如HTML节点到Sketch对象的转换逻辑。
- package.json 控制着项目的依赖和运行、构建相关的脚本命令。
- tests 目录用于存储单元测试,确保代码质量。
2. 项目的启动文件介绍
对于开发者来说,主要关注的启动文件通常是通过npm脚本定义的。在html2sketch中,具体的启动命令通常在package.json的scripts字段定义。尽管没有提供直接的“启动”服务(因为这不是一个web应用),但是它会有build, test, 或者其他开发者用来构建、测试项目的命令。例如,你可以通过运行npm start或者项目指定的命令来开始开发流程,虽然在这样的工具类项目中,更常见的是直接使用库的功能而不是启动服务器。
假设有一个典型的开发流程,可能会有类似这样的命令:
npm run build: 编译TypeScript源码到JavaScript。npm test: 运行所有的单元测试。
实际的命令请依据最新的package.json中的scripts部分确定。
3. 项目的配置文件介绍
主要配置文件
-
package.json: 此文件不仅列出了项目的依赖项,还定义了一系列npm脚本,用于执行不同的任务,比如构建、测试等。此外,也包含了项目的名称、版本、作者等元数据信息。
-
tsconfig.json: TypeScript配置文件,指导TypeScript编译器如何处理源代码,包括编译目标、模块系统、源代码路径等。
-
gitpod.yml: 如果项目包含此文件,它会被GitPod使用来配置一个预设的开发环境,简化开发者首次访问仓库时的环境搭建过程。
-
husky.config.js: 用于设置Git钩子,自动执行某些操作,如提交前检查代码风格。
特定于Sketch JSON转换逻辑的配置可能内嵌在源码或文档中,而不是独立的配置文件。这要求开发者阅读源码注释或API文档来了解如何调整转换行为。
这个项目重点在于其API的使用而非自host服务或应用的启动,因此,启动文件和配置文件的介绍更多集中在开发和构建环节上。开发者需参照具体命令和配置来适配自己的开发流程。
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- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
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!Kotlin08
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