free-augment-code 项目亮点解析
2025-06-15 10:51:04作者:宗隆裙
项目基础介绍
free-augment-code 是一个开源的 Chrome 浏览器扩展项目,旨在为 Augment 登录页面添加“续杯”功能。此功能允许用户在 Augment 平台上自动生成随机邮箱地址,简化了用户注册和登录流程。通过自定义邮箱后缀和随机字符串长度,用户可以更加灵活地使用该插件。
项目代码目录及介绍
项目的主要目录结构如下:
augment-refill/
├── dist/ # 构建输出目录
├── scripts/ # 构建脚本
├── src/ # 源代码
│ ├── background.js # 后台脚本
│ ├── content.js # 内容脚本
│ ├── icon.ico # 扩展图标
│ ├── manifest.json # 扩展配置
│ ├── popup.html # 弹出窗口HTML
│ └── popup.js # 弹出窗口脚本
├── package.json # 项目配置
└── README.md # 项目说明
background.js负责在后台运行,处理扩展的主要逻辑。content.js用于在页面中注入脚本,实现对页面元素的操控。manifest.json是 Chrome 扩展的配置文件,定义了扩展的权限、UI 元素等信息。popup.html和popup.js用于创建扩展的弹出窗口界面及其逻辑。
项目亮点功能拆解
- 自动生成随机邮箱:根据用户设置的随机字符串位数和自定义邮箱后缀,自动生成邮箱地址。
- 自动填充表单:生成的邮箱地址会自动填入 Augment 登录页面的邮箱输入框中。
- 一键继续:插件会自动点击“Continue”按钮,简化登录流程。
项目主要技术亮点拆解
- 随机性保证:通过生成足够长度的随机字符串,确保邮箱地址的唯一性。
- DOM 操作:使用 JavaScript 操作页面 DOM 元素,实现自动化交互。
- 自定义配置:用户可以根据自己的需求自定义邮箱后缀和随机字符串的长度。
与同类项目对比的亮点
- 灵活性:提供了自定义邮箱后缀和随机字符串长度的选项,相比同类项目更加灵活。
- 安全性:鼓励用户使用自己控制的域名,增强了账户的安全性。
- 易用性:简洁的界面和自动化的操作流程,降低了用户的使用门槛。
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
669
155
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
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
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++
660
308
🔥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
64
19
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
392
3.81 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322
🎉 (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
1.19 K
654
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
878