Emacs Grammarly 开源项目启动与配置教程
2025-05-10 09:53:56作者:苗圣禹Peter
1. 项目目录结构及介绍
emacs-grammarly 是一个将 Grammarly 的拼写和语法检查功能集成到 Emacs 编辑器的开源项目。以下是项目的目录结构及各部分功能的简单介绍:
emacs-grammarly/
├── .gitignore # Git 忽略文件列表
├── Grammarly.java # Grammarly 的 Java 实现文件
├── grammarly.el # Emacs Lisp 主文件
├── grammarly.py # Python 辅助脚本
├── Readme.md # 项目说明文件
├── setup.py # Python 包设置文件
├── test/ # 测试文件目录
│ ├── __init__.py
│ └── grammarly_test.py
└── uninstall.el # Emacs Lisp 卸载脚本
.gitignore:指定 Git 忽略的文件和目录。Grammarly.java:Java 实现的 Grammarly 功能。grammarly.el:Emacs Lisp 主文件,用于集成 Grammarly 功能到 Emacs。grammarly.py:Python 辅助脚本,可能用于处理一些特定任务。Readme.md:项目说明文件,包含项目信息和安装指南。setup.py:Python 包设置文件,用于安装 Python 依赖。test/:测试文件目录,包含项目测试脚本。uninstall.el:Emacs Lisp 卸载脚本,用于从 Emacs 中卸载 Grammarly。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件是 grammarly.el,这是 Emacs Lisp 主文件。以下是一些关键部分的介绍:
- 加载文件:使用
(load "grammarly.el")将此文件加载到 Emacs 中。 - 功能定义:文件中定义了与 Grammarly 交互的各种 Emacs Lisp 函数。
- 快捷键绑定:文件中可能包含一些快捷键绑定,以便在 Emacs 中直接使用 Grammarly 功能。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置主要通过 grammarly.el 文件进行。以下是一些配置选项:
- API 密钥配置:需要在
grammarly.el文件中配置 Grammarly 的 API 密钥,以便能够使用其服务。 - 个性化设置:可以根据个人喜好调整一些设置,如快捷键绑定、界面提示等。
在 grammarly.el 文件中,你可以看到如下配置示例:
(setq grammarly-api-key "YOUR_API_KEY")
将 YOUR_API_KEY 替换为你的 Grammarly API 密钥。
完成以上配置后,你就可以通过 Emacs 使用 Grammarly 的拼写和语法检查功能了。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 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 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 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 VSdebugChkMatch.exe:专业PDB签名匹配工具全面解析与使用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 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
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
414
3.18 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
Ascend Extension for PyTorch
Python
228
258
暂无简介
Dart
679
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++
689
325
🔥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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (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
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
492