瞬间打造你的Mac开发工作站
欢迎来到Workstation Setup的世界,这是一个针对Mac OS X软件开发机器的自动化配置项目,借助简单易用的Bash脚本和强大的Homebrew包管理器,让系统安装变得轻松快捷。
项目简介
Workstation Setup的目标是提供一个简洁的脚本,只需几步操作即可让你的新Mac OS X机器准备好进行软件开发工作,尤其适合VMware Tanzu Labs的工作环境。这个项目以Bash脚本为核心,旨在减少重复性工作,提升效率,让你专注于更重要的开发任务。
技术解析
此项目基于Bash shell脚本,通过调用Homebrew来安装所需的应用和工具。Homebrew是Mac OS上的开源包管理器,可以方便地安装命令行工具、库以及各种软件。通过运行定制的脚本,你可以轻松安装并更新系统中的各种开发工具。
应用场景
无论是新设备上手,还是需要为现有设备更新或重置开发环境,Workstation Setup都能派上用场。它适用于以下场景:
- 快速设置新购买的Mac OS X开发机
- 标准化团队开发环境,保证所有成员在同一平台上工作
- 更新或恢复破损的系统环境
项目亮点
- 使用Bash脚本,易于本地编辑,可根据需求快速调整
- 整个项目存储在一个仓库中,便于版本管理和分享
- 易于理解的项目名称和结构
- 只需预装Git和Bash,依赖关系简洁
- 默认配置实用且运行快速,可个性化定制
获取与使用
首先,确保你的Mac OS是最新的,并安装了最新的Xcode命令行工具。然后,在终端中执行以下命令克隆项目:
mkdir -p ~/workspace &&
cd ~/workspace &&
git clone https://github.com/pivotal/workstation-setup.git &&
cd workstation-setup
接下来,运行setup.sh脚本来启动配置过程:
./setup.sh [可选配置列表]
你可以选择只安装默认组件,或者按需添加特定的语言或框架,如Java、Docker等。
数据分析与隐私
我们使用Google Analytics收集匿名数据,以便了解哪些配置选项最受欢迎。如果你不希望被追踪,可以在运行时禁用这一功能:
SKIP_ANALYTICS=1 ./setup.sh java ruby node golang c docker
自定义与扩展
如果你想要定制这个项目,比如为特定项目调整工具集,可以直接fork项目,然后修改脚本以适应你的需求。
常见问题与支持
遇到任何问题,请创建一个问题,我们会尽快响应。如果Homebrew报错,建议先尝试运行brew doctor并附上诊断信息。
简而言之,Workstation Setup是一个高效、灵活的解决方案,帮助开发者快速配置开发环境。立即行动,将你的Mac OS X转变为高效的开发工作站吧!
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
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
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-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