wiki-client 的项目扩展与二次开发
2025-06-08 21:20:14作者:温艾琴Wonderful
项目的基础介绍
wiki-client 是一个开源项目,它提供了一个基于 JavaScript 的客户端模块,用于构建联合 wiki 应用。联合 wiki 是一种基于互联网的协作平台,支持用户从多个来源读取页面内容,并向少数服务器写入更新。这个项目是在 Smallest Federated Wiki (SFW) 项目的基础上发展起来的,旨在将 SFW 的功能细分为更小的独立模块,以促进持续的创新发展。
项目的核心功能
wiki-client 的核心功能是为联合 wiki 提供客户端-side 的支持,包括但不限于:
- 从不同服务器读取和展示wiki页面。
- 支持内容的编辑和更新。
- 维护一个清晰的用户界面,便于用户浏览和操作。
项目使用了哪些框架或库?
该项目主要使用 JavaScript 编写,并在以下框架或库的支持下运行:
- Node.js:作为后端服务器运行环境。
- Express:Node.js 的一个最小化框架,用于构建单页应用程序。
- Sinatra:一个 Ruby Web 框架,用于构建读写服务器后端(尽管wiki-client 主要使用 Node.js)。
项目的代码目录及介绍
项目的代码目录结构大致如下:
wiki-client/
├── client/ # 客户端相关代码
├── lib/ # 核心库代码
├── scripts/ # 脚本文件,可能包括启动服务器等
├── test/ # 测试代码
├── views/ # 视图模板
├── .github/ # GitHub 工作流程配置
├── .vscode/ # Visual Studio Code 配置文件
├── .zed/ # 代码编辑器配置?
├── README.md # 项目说明文件
├── package.json # Node.js 项目配置文件
└── ... # 其他配置和文档文件
对项目进行扩展或者二次开发的方向
-
增强用户界面:可以改进前端用户界面,增加现代的交互元素和视觉改进,提升用户体验。
-
扩展编辑器功能:当前的编辑器功能可能还可以进一步增强,比如支持更多的格式化选项、嵌入媒体内容等。
-
集成第三方服务:集成其他服务,如身份验证、云存储、社交媒体分享等。
-
优化性能:对代码进行优化,提高客户端处理大量数据的性能。
-
增加多语言支持:为项目添加国际化和本地化支持,让更多语言的用户能够使用。
-
增强安全性:随着项目的扩展,需要确保数据传输和存储的安全性。
-
构建移动应用:开发移动应用版本,以支持在移动设备上使用联合 wiki。
通过这些扩展和二次开发的方向,wiki-client 项目有望成为一个更加完善和强大的协作工具。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
311
2.72 K
deepin linux kernel
C
24
7
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++
638
242
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
851
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
469
Ascend Extension for PyTorch
Python
148
175
暂无简介
Dart
604
135
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
226
81
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
363
2.99 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
236
310