Millennium Steam Patcher 插件设置菜单功能解析
2025-07-08 19:27:26作者:冯爽妲Honey
背景介绍
Millennium Steam Patcher 是一个用于 Steam 客户端的主题修改工具,它允许用户通过插件和主题来定制 Steam 界面。在最新开发中,项目团队为插件系统增加了设置菜单功能,这为插件开发者提供了更灵活的配置选项。
功能设计
新功能的设计灵感来源于 Celeste 模组系统的设置实现方式,采用了 TypeScript 装饰器来简化设置项的声明和管理。这种设计模式具有以下优势:
- 声明式编程:通过装饰器语法,开发者可以直观地定义设置项
- 类型安全:利用 TypeScript 的类型系统确保设置项的类型正确性
- 可扩展性:支持多种设置类型,包括滑块、文本输入、开关等
技术实现
核心类型定义
系统首先定义了设置项的基本类型枚举和数据结构:
enum SettingType {
Unknown,
NumberInput,
TextInput,
Dropdown,
Toggle,
Slider,
Color,
}
type SettingOptions = {
name: string;
}
type SliderOptions = SettingOptions & {
min: number;
max: number;
}
type Setting = {
type: SettingType;
options: SettingOptions | SliderOptions;
}
interface SettingsData {
settings: { [key: string]: Setting };
}
装饰器实现
系统提供了两个核心装饰器:
DefineSetting:用于定义基本设置项SettingRange:用于为数值型设置项指定范围
function DefineSetting<T>(options: {name: string}, type: T) {
return function (target: SettingsData, propertyKey: string) {
if (!target.settings) {
target.settings = {};
}
target.settings[propertyKey] = {
type: resolveSettingType(type),
options: {...options},
};
};
}
function SettingRange(options: { min: number, max: number }) {
return function (target: SettingsData, propertyKey: string) {
const setting = target.settings[propertyKey];
setting.options = {...setting.options, ...options};
};
}
使用示例
开发者可以这样定义自己的插件设置:
class ExampleSettingsData implements SettingsData {
settings: { [key: string]: Setting; };
@SettingRange({ min: 0, max: 100 })
@DefineSetting({ name: "音量大小" }, Number)
public volume: number = 50;
@DefineSetting({ name: "用户名" }, String)
public username: string = "";
}
功能特点
- 多种设置类型支持:系统自动识别并支持数字、字符串、布尔值等基本类型
- 范围限制:可为数值型设置指定最小/最大值
- 默认值支持:直接在类属性中指定默认值
- 类型推断:根据属性类型自动推断合适的UI控件
开发建议
- 确保在 tsconfig.json 中启用装饰器支持:
"experimentalDecorators": true - 对于复杂设置项,可以扩展新的装饰器来支持更多配置选项
- 考虑将设置数据持久化存储,确保用户配置在重启后仍然有效
总结
Millennium Steam Patcher 的插件设置菜单功能为插件开发者提供了强大而灵活的工具,使得插件配置更加直观和易于管理。通过装饰器模式,开发者可以专注于业务逻辑,而无需过多关注设置项的UI实现细节。这一功能的加入将大大提升插件的可配置性和用户体验。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
411
3.16 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
227
255
暂无简介
Dart
676
160
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++
664
323
🎉 (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
659
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
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
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
868