google-cn-devsites-extension 的安装和配置教程
2025-04-25 07:57:40作者:管翌锬
1. 项目基础介绍和主要编程语言
google-cn-devsites-extension 是一个开源项目,旨在为开发者提供一个便捷的工具,通过浏览器扩展来改善 Google 中国开发者网站的体验。该项目主要使用 JavaScript 编程语言,它是开发浏览器扩展的常用语言。
2. 项目使用的关键技术和框架
本项目使用了以下关键技术和框架:
- JavaScript: 作为主要的编程语言,用于实现扩展的核心功能。
- HTML/CSS: 用于扩展的用户界面设计。
- Chrome 扩展开发框架: 遵循 Chrome 扩展的开发规范,使用其提供的 API 实现扩展的功能。
3. 项目安装和配置的准备工作及详细安装步骤
准备工作
在安装 google-cn-devsites-extension 之前,请确保您已经安装了以下环境:
- Google Chrome 浏览器: 因为这是一个 Chrome 扩展,所以需要 Chrome 浏览器来安装和使用。
- Git: 用于从 GitHub 仓库克隆项目。
安装步骤
-
打开命令行工具(如 Git Bash、Terminal 或 Command Prompt)。
-
克隆项目到本地目录:
git clone https://github.com/chenzhuo914/google-cn-devsites-extension.git -
切换到项目目录:
cd google-cn-devsites-extension -
在 Chrome 浏览器中打开扩展页面:
- 进入 Chrome 浏览器的扩展页面,可以通过在地址栏输入
chrome://extensions/来访问。 - 启用“开发者模式”,这样就可以加载未打包的扩展。
- 进入 Chrome 浏览器的扩展页面,可以通过在地址栏输入
-
加载已解压的扩展:
- 点击“加载已解压的扩展”,然后在弹出的文件选择对话框中选择本项目目录。
-
等待 Chrome 浏览器加载扩展,加载完成后,您应该能在扩展页面看到
google-cn-devsites-extension。
按照以上步骤,您就可以成功安装并开始使用 google-cn-devsites-extension 扩展了。如果遇到任何问题,可以查看项目的 README 文件或者通过 GitHub 提交 Issue 寻求帮助。
登录后查看全文
热门项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
jiuwenclawJiuwenClaw 是一款基于openJiuwen开发的智能AI Agent,它能够将大语言模型的强大能力,通过你日常使用的各类通讯应用,直接延伸至你的指尖。Python0220- QQwen3.5-397B-A17BQwen3.5 实现了重大飞跃,整合了多模态学习、架构效率、强化学习规模以及全球可访问性等方面的突破性进展,旨在为开发者和企业赋予前所未有的能力与效率。Jinja00
AtomGit城市坐标计划AtomGit 城市坐标计划开启!让开源有坐标,让城市有星火。致力于与城市合伙人共同构建并长期运营一个健康、活跃的本地开发者生态。01
AntSK基于.Net9 + AntBlazor + SemanticKernel 和KernelMemory 打造的AI知识库/智能体,支持本地离线AI大模型。可以不联网离线运行。支持aspire观测应用数据CSS01
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
13
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
625
4.12 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
464
554
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++
930
801
🔥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
69
21
AscendNPU-IR是基于MLIR(Multi-Level Intermediate Representation)构建的,面向昇腾亲和算子编译时使用的中间表示,提供昇腾完备表达能力,通过编译优化提升昇腾AI处理器计算效率,支持通过生态框架使能昇腾AI处理器与深度调优
C++
114
181
暂无简介
Dart
871
207
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
130
189
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
1.43 K
378
昇腾LLM分布式训练框架
Python
136
160