【亲测免费】 Kotlin 多平台应用模板(KMP-App-Template)快速入门指南
本指南旨在帮助开发者理解并迅速上手 Kotlin 多平台应用模板,该模板提供了构建多平台应用程序的基础框架。我们将通过以下三个主要部分进行详细说明:
1. 项目目录结构及介绍
KMP-App-Template 的目录结构设计遵循了清晰的多平台组件划分原则,大致结构如下:
KMP-App-Template/
│
├── common-main # 共享业务逻辑代码,适用于所有平台
│ └── ...
├── androidMain # Android 平台特有代码,如使用Jetpack Compose
│ └── src
│ └── main
│ └── kotlin
│ └── ... (Android相关的初始化等)
├── iosMain # iOS平台特有代码,可能包括SwiftUI相关代码
│ └── src
│ └── main
│ └── kotlin
│ └── ... (iOS特有的逻辑或适配)
├── build.gradle.kts # 主构建脚本,配置整个项目构建过程
└── ... (其他 Gradle 配置文件及可能的额外模块)
共享代码位于 common-main 中,而平台特定代码则分别在 androidMain 和 iosMain 目录下。这样的结构确保了业务逻辑的可复用性和平台特定实现的隔离。
2. 项目启动文件介绍
在多平台项目中,核心入口点通常不局限于一个单独的“启动文件”。然而,对于共享逻辑的启动点,可以查看 common-main 下的核心业务类或函数。在 Android 端,实际的应用启动流程开始于 androidMain 目录下的 MainActivity 或利用Jetpack Compose的类似入口类。而在iOS端,则是通过Swift中的UIApplicationDelegate的子类来启动。具体到Kotlin代码,共享的初始化逻辑可能在某个初始化函数内定义,例如 com.example.app.AppInit.kt。
3. 项目的配置文件介绍
build.gradle.kts
这是项目的核心构建配置文件,其中定义了项目的依赖关系、编译设置以及插件应用等。示例配置可能包括Kotlin插件版本、多平台编译配置、第三方库依赖等。例如:
plugins {
kotlin("multiplatform") version "X.Y.Z" // X.Y.Z代表Kotlin版本
}
kotlin {
android()
iosArm64()
iosSimulatorArm64()
sourceSets {
val commonMain by getting {
dependencies {
implementation("org.jetbrains.kotlinx:kotlinx-coroutines-core:$coroutinesVersion")
implementation("io.ktor:ktor-client-core:$ktorVersion")
}
}
// 特定平台的配置将会在这里添加
}
}
此外,可能会有其他配置文件用于指定特定平台的行为,但build.gradle.kts是最关键的,它控制着项目的整体构建流程和环境设置。
以上就是Kotlin多平台应用模板的基本结构、启动机制和配置概览。根据具体模板的不同分支(如带有原生UI的KMP-App-Template-Native),细节上可能会有所差异,但上述结构提供了一个通用的指导思路。开始探索项目时,记得参考实际仓库中的最新文档和配置以获得最准确的信息。
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