GitHub Desktop 项目教程
1. 项目目录结构及介绍
GitHub Desktop 项目的目录结构如下:
desktop/
├── app/
│ ├── main/
│ ├── renderer/
│ ├── shared/
│ └── static/
├── docs/
├── script/
├── spec/
├── tasks/
├── test/
├── .editorconfig
├── .eslintignore
├── .eslintrc.json
├── .gitignore
├── .npmrc
├── .prettierrc
├── .travis.yml
├── LICENSE
├── README.md
├── app-update.yml
├── package.json
└── yarn.lock
目录介绍
-
app/: 包含应用程序的主要代码。
- main/: 包含 Electron 主进程的代码。
- renderer/: 包含 Electron 渲染进程的代码。
- shared/: 包含主进程和渲染进程共享的代码。
- static/: 包含静态资源文件。
-
docs/: 包含项目的文档文件。
-
script/: 包含项目的脚本文件,用于自动化任务。
-
spec/: 包含项目的测试规范文件。
-
tasks/: 包含项目的构建任务文件。
-
test/: 包含项目的测试代码。
-
.editorconfig: 配置文件,用于统一代码风格。
-
.eslintignore: 配置文件,指定 ESLint 忽略的文件和目录。
-
.eslintrc.json: 配置文件,用于 ESLint 代码检查。
-
.gitignore: 配置文件,指定 Git 忽略的文件和目录。
-
.npmrc: 配置文件,用于 npm 的配置。
-
.prettierrc: 配置文件,用于 Prettier 代码格式化。
-
.travis.yml: 配置文件,用于 Travis CI 的持续集成。
-
LICENSE: 项目的开源许可证文件。
-
README.md: 项目的说明文档。
-
app-update.yml: 配置文件,用于应用程序的更新。
-
package.json: 项目的 npm 配置文件,包含项目的依赖和脚本。
-
yarn.lock: 项目的 Yarn 锁定文件,用于确保依赖版本的一致性。
2. 项目启动文件介绍
GitHub Desktop 项目的启动文件主要位于 app/main/ 目录下。以下是主要的启动文件:
-
index.ts: 这是 Electron 主进程的入口文件,负责启动应用程序的主窗口和其他初始化任务。
-
app-window.ts: 负责创建和管理应用程序的主窗口。
-
app-menu.ts: 负责创建和管理应用程序的菜单。
-
app-shell.ts: 负责管理应用程序的 Shell 功能,如文件操作和系统通知。
3. 项目配置文件介绍
GitHub Desktop 项目的配置文件主要用于代码风格、依赖管理、构建任务等方面。以下是主要的配置文件:
-
.editorconfig: 用于统一代码风格,支持多种编辑器和 IDE。
-
.eslintrc.json: 用于 ESLint 代码检查,确保代码质量。
-
.prettierrc: 用于 Prettier 代码格式化,确保代码风格一致。
-
.npmrc: 用于 npm 的配置,如注册表地址和缓存路径。
-
.travis.yml: 用于 Travis CI 的持续集成配置,确保代码的自动化测试和部署。
-
app-update.yml: 用于应用程序的更新配置,确保用户可以及时获取最新版本。
-
package.json: 包含项目的依赖和脚本配置,如启动命令、构建命令和测试命令。
通过这些配置文件,GitHub Desktop 项目能够保持代码风格一致、依赖管理有序,并且能够自动化测试和部署。
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