Awesome Userscripts 开源项目指南
2024-08-24 13:51:17作者:蔡丛锟
项目介绍
Awesome Userscripts 是一个致力于收集和维护一系列高质量的用户脚本的开源仓库。这些用户脚本旨在增强网页浏览体验,通过修改界面、增加额外功能或优化现有功能,让用户的网络生活更加便捷和个性化。项目遵循开源精神,鼓励社区成员贡献自己的作品,共享给所有互联网用户。
项目快速启动
安装必备环境
在开始之前,确保您的系统中已安装了 Git 和 Node.js。这将用于克隆项目及运行相关脚本。
# 克隆项目到本地
git clone https://github.com/awesome-scripts/awesome-userscripts.git
# 进入项目目录
cd awesome-userscripts
# 安装依赖(假设项目包含了package.json)
npm install
使用用户脚本
- 安装管理器:首先,您需要一个用户脚本管理器,如 Greasemonkey(Firefox)或 Tampermonkey(Chrome/Edge)。
- 添加脚本:在项目目录中,找到您感兴趣的用户脚本文件(通常以
.user.js结尾),点击右键选择“安装用户脚本”或者手动复制脚本链接到管理器中进行安装。
示例:安装并使用示例脚本
这里以项目中的一个虚构脚本为例:
// ==UserScript==
// @name Example User Script
// @namespace http://example.com/
// @version 1.0
// @description Try to take over the world!
// @author Your Name
// @match http://www.example.com/*
// @grant none
// ==/UserScript==
console.log('Example User Script is running!');
- 将上述代码保存为
example.user.js在项目内。 - 打开您的浏览器,进入用户脚本管理器,选择从文件安装脚本,指向刚刚保存的文件路径。
应用案例和最佳实践
应用案例涵盖范围广泛,例如自动填充表单、去除广告、优化网站布局等。最佳实践建议包括:
- 安全第一:避免使用
@grant all,仅请求必要的权限。 - 清晰命名 和 详细注释 以方便他人理解和维护。
- 兼容性测试 确保脚本在不同浏览器下都能正常工作。
实际案例:广告过滤
一个常见案例是使用用户脚本来过滤特定网站上的广告,提升浏览体验。
// @match *://*.exampleads.com/*
document.querySelectorAll('.ad-container').forEach(container => container.style.display = 'none');
典型生态项目
虽然具体项目列表需参考仓库内的实际分类和标签,但典型生态可能包括:
- 社交媒体增强:提供微博、Facebook等社交平台的增强脚本,比如无痕查看动态。
- 电商优化:改善淘宝、亚马逊等购物体验,比如显示历史价格波动。
- 阅读辅助:为新闻站点和博客添加夜间模式,控制滚动速度等。
请注意,由于此解答的限制,真实项目中的生态项目应直接访问仓库页面查看最新的贡献和分类。
以上即是对 Awesome Userscripts 开源项目的简要指南,希望通过此文档您能够顺利地探索、利用乃至贡献于这个精彩的开源世界。
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
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