Midscene项目调试与开发流程深度解析
2025-05-27 13:49:24作者:凌朦慧Richard
项目背景与调试挑战
Midscene作为一款Chrome扩展程序,其特殊之处在于它同时运行在两个不同的执行环境中:Chrome DevTools环境和页面环境。这种架构设计带来了独特的调试挑战,特别是对于初次接触该项目的开发者而言。
核心调试方法
目前Midscene项目提供了两种主要的调试途径:
-
DevTools面板调试:在扩展面板出现后,通过右键点击可以打开专用的Chrome DevTools调试窗口。这个调试环境专门针对扩展的DevTools部分。
-
源代码映射:项目已默认启用sourcemap功能,理论上应该能够帮助开发者将压缩后的代码映射回原始源代码。但在实际使用中,部分开发者反馈仍然遇到调试困难。
开发工作流现状
当前Midscene的开发流程存在以下特点:
- 采用传统的"构建-加载"循环:开发者需要手动构建扩展后,在Chrome中重新加载才能看到修改效果
- 缺乏热重载机制,每次代码变更都需要完整重新加载扩展
- 调试体验不够直观,特别是对于React组件的调试
技术实现解析
Midscene的架构复杂性主要体现在:
- 双环境执行:部分代码在DevTools扩展环境中运行,另一部分则在页面上下文中执行
- 多包结构:项目包含5个不同的包(package),增加了理解整体架构的难度
- 构建输出:虽然启用了sourcemap,但构建后的代码仍然存在一定的混淆
未来优化方向
根据项目维护者的反馈,Midscene将在以下方面进行改进:
- 开发体验优化:计划改进调试流程,使其更接近常规Web应用的开发体验
- 代码重构:将对现有代码进行清理和优化,提高可读性
- 贡献指南完善:将编写更详细的贡献指南,帮助新开发者快速上手
给开发者的建议
对于希望参与Midscene开发的贡献者,建议:
- 先从相对独立的功能模块入手贡献
- 关注项目更新,等待调试体验的改进
- 深入理解Chrome扩展和DevTools扩展的开发模式差异
- 熟悉Chrome扩展的content script和background script的通信机制
随着项目的持续优化,Midscene的开发者体验将会得到显著提升,使更多开发者能够轻松参与项目贡献。
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
最新内容推荐
全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 Launch4j中文版:Java应用程序打包成EXE的终极解决方案 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 基于Matlab的等几何分析IGA软件包:工程计算与几何建模的完美融合 XMODEM协议C语言实现:嵌入式系统串口文件传输的经典解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
415
3.19 K
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
暂无简介
Dart
680
160
🔥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
65
19
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
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++
689
327
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🎉 (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
660