GUIJS 使用与搭建教程
1. 项目目录结构及介绍
GUIJS 的目录结构如下:
- guijs/
|- packages/ // 存放子项目或模块
|- .eslintignore // ESLint 忽略规则
|- .eslintrc.js // ESLint 配置文件
|- .gitignore // Git 忽略文件列表
|- .nvmrc // NVM(Node Version Manager)版本设置
|- CONTRIBUTING.md // 贡献指南
|- LICENSE // 许可证文件
|- README.md // 项目简介
|- guijs-app.code-workspace// VSCode 工作区配置
|- lerna.json // Lerna 多包管理器配置
|- package.json // 主项目依赖和脚本
|- postcss.config.js // PostCSS 配置
|- yarn.lock // Yarn 锁定文件
这个结构展示了GUIJS的核心组件和配置文件。packages/ 目录用于存放项目中不同功能或模块的代码,而.eslintrc.js 和.eslintignore 分别是ESLint的配置文件和忽略规则,用于代码质量检查。.gitignore 文件防止不必要的文件被添加到Git仓库中。lerna.json 是Lerna的配置,用于多包管理和发布。postcss.config.js 则是PostCSS的配置,处理CSS预处理器。
2. 项目的启动文件介绍
在GUIJS项目中,主要的启动文件通常是package.json 中定义的脚本。通过运行以下命令来启动应用:
# 安装依赖
yarn install
# 启动开发环境
yarn start
yarn start 命令将运行项目中的开发服务器,这通常涉及到编译源码、热重载以及模拟API等功能。具体的启动逻辑取决于package.json 中的start 脚本配置。
3. 项目的配置文件介绍
.env 文件(可能未提及,但常见于此类项目)
虽然在提供的信息中没有明确指出.env 文件,但在许多应用程序中,这个文件用于存储环境变量。如需配置环境变量,可以创建一个.env 文件并遵循约定如 VARIABLE_NAME=VALUE 格式。
lerna.json
lerna.json 文件用于配置Lerna,它允许你管理多个相互依赖的npm包在一个单个的Git仓库里。配置项可能包括version, command, publishConfig 等,具体取决于项目的实际需求。
例如:
{
"version": "independent",
"commands": {
"publish": {
"ignoreChanges": ["**/*"],
"conventional-commits": true
}
},
"packages": ["packages/*"]
}
上述配置表示版本独立,发布时忽略所有非变更文件,并遵循传统的提交消息规范。
postcss.config.js
postcss.config.js 文件用于配置PostCSS插件,它扩展了CSS的功能。例如,你可以加载tailwindcss 或者autoprefixer 插件来实现样式预处理和自动前缀添加。
示例配置:
module.exports = {
plugins: [
require('tailwindcss'),
require('autoprefixer')
]
};
至此,我们已经概述了GUIJS项目的关键部分。请确保跟随项目官方文档或在实际环境中探索以获取更详细的信息。如有更多疑问,欢迎进一步咨询。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00