Coral 项目技术文档
2024-12-23 11:32:17作者:牧宁李
本文档旨在帮助用户安装和使用Coral项目,并提供相关的API使用指南。
1. 安装指南
Coral的安装非常简单,只需按照以下步骤操作:
git clone git://github.com/mislav/coral.git ~/.coral
# 显示如何编辑shell配置的说明:
~/.coral/bin/coral init
# 重新加载新的shell配置后:
coral doctor
2. 项目的使用说明
Coral提供了一系列的shell命令来帮助用户更高效地处理开源项目、Ruby应用和GitHub等。
组织GitHub仓库的克隆
如果您经常阅读代码或为多个开源项目贡献,可能会厌倦为每个项目选择克隆目标。
Coral可以帮助您克隆仓库并保持其内部目录结构:
coral clone bootstrap # 将搜索GitHub并选择第一个结果
coral clone twitter/bootstrap # 如果您想明确指定
coral path bootstrap # 显示Bootstrap在本地的路径
coral cd bootstrap # 切换到Bootstrap的项目目录
git tag | coral sort-versions # 显示可用的版本
coral checkout bootstrap v2.2.0 # 为Bootstrap v2.2.0创建一个新的工作副本
coral cd bootstrap@v2.2.0 # 切换到新的工作副本
coral list bootstrap # 列出Bootstrap的所有工作副本
处理RubyGems和 Bundler
Coral的所有gem命令都是Bundler感知的,即当您给它们一个gem的名字时,它们首先在当前bundle中搜索,然后在全球安装的gems中搜索。这有助于您检查项目当前使用的gem版本。
coral gem-dir activesupport # 打印gem的根目录
coral gem-open activesupport # 在编辑器中打开gem的源代码
coral gem-browse sinatra # 在浏览器中打开Sinatra的主页
coral gem-browse-project sinatra # 在GitHub上打开Sinatra的项目页面
coral bundle-ack -w redirect_to # 在bundle中的所有gems中搜索
渲染文档文件为HTML
# 以GitHub.com的方式渲染任何标记:
coral github-markup path/to/README.md >> readme.html
# `github-markup` 输出 + 样式和语法高亮;管道传输到浏览器
coral render-markup path/to/README.md | bcat
在编辑器中打开源代码
方便的快捷方式,用于在您喜欢的文本编辑器中打开项目目录。gem-open命令还有一个很好的特性,可以为您预加载README文件(如果存在):
coral gem-open activesupport # 在编辑器中打开gem的源代码及README
coral open-dir path/to/project # 在$EDITOR中打开一个项目
您应该将您的shell配置如下:
-
Vim:
EDITOR=vim GEM_EDITOR=mvim # 或者在Linux上使用 "gvim" -
Sublime Text 2:
EDITOR='subl -w' GEM_EDITOR=subl -
TextMate:
EDITOR='mate -w' GEM_EDITOR=mate
杂项Unix工具
coral sort-versions # 在STDIN上排序版本号
coral fetch-url <url> # 获取URL并将结果缓存24小时
coral parse-json # 解析JSON并以平面、基于行的格式输出
3. 项目API使用文档
Coral项目目前主要以shell命令的形式提供功能,没有提供传统的API接口。用户应参考上述使用说明中的命令行调用方式来进行操作。
4. 项目安装方式
项目的安装方式已在“安装指南”部分详细描述,请参照执行即可。
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
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
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
615
140
Ascend Extension for PyTorch
Python
168
190
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
315
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++
647
256
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
373
3.18 K
🎉 (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
1.09 K
618
🔥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
62
19
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
262
92