3分钟搞定!Axure RP全版本中文界面终极配置指南(支持9/10/11)
还在为Axure RP的全英文界面头疼吗?每次找功能都要猜来猜去,效率大打折扣!Axure RP中文界面一键汉化方案来了——这是一款专为中文用户设计的免费语言包,支持Axure 9、10、11全版本,让你3分钟就能拥有流畅的中文操作体验!
🎯 汉化效果抢先看
Axure RP 11汉化后效果,菜单、工具栏、属性面板全面中文化
Axure RP 10汉化工作区,组件库和交互面板均支持中文
🔧 通用安装原理:三步搞定
无论你使用哪个版本的Axure RP,汉化原理都一样简单:
- ✅ 安装Axure:从官网下载并安装对应版本,首次启动后关闭
- ✅ 获取语言包:使用git克隆或直接下载仓库
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ax/axure-cn - ✅ 替换文件:将对应版本的lang文件夹复制到Axure安装目录
就是这么简单!无需代码基础,小白也能轻松完成。
📋 各版本特殊注意事项
Axure 11 配置要点
- Windows路径:
C:\Program Files\Axure\Axure RP 11\(64位) - macOS路径:
/Applications/Axure RP 11.app/Contents/MacOS/ - ⚠️ 必须先启动一次英文版生成配置文件
Axure 10 一键汉化
- 与Axure 11路径基本一致
- 确保复制的是Axure 10目录下的lang文件夹
- ✅ 支持Windows和macOS双平台
Axure 9 经典版配置
- macOS特殊路径:
/Applications/Axure RP 9.app/Contents/Resources/ - Windows路径:
C:\Program Files\Axure\Axure RP 9.0\ - ⚠️ 注意Resources文件夹与新版区别
🚨 故障排除快速自查表
遇到问题?先看这里!
| 问题现象 | 可能原因 | 解决方案 |
|---|---|---|
| 汉化后仍是英文 | 版本不匹配 | 检查是否复制了正确版本的lang文件夹 |
| macOS提示无权限 | 系统权限限制 | 右键Axure选择"显示包内容"后操作 |
| Windows无法粘贴 | 管理员权限 | 以管理员身份运行资源管理器 |
| 汉化后软件异常 | 文件损坏 | 重新下载语言包并替换 |
Mac版Axure中文设置特别提醒:macOS系统需要先右击应用选择"显示包内容",然后进入Contents/MacOS目录替换文件。
Windows权限问题处理技巧:如果无法直接粘贴,可以尝试先将lang文件夹复制到桌面,然后用管理员权限移动到目标目录。
💡 进阶使用技巧
永久生效配置
Axure更新时会覆盖语言文件,建议备份你的lang文件夹。每次更新后只需重新粘贴即可恢复中文界面,真正做到一次配置,永久生效。
多版本共存方案
如果你同时安装了多个Axure版本,可以为每个版本单独配置语言包。只需确保每个版本的lang文件夹都来自对应的axure-cn目录。
自定义翻译优化
如果你发现某些翻译不够准确,可以自行编辑lang/default文件中的内容。建议修改前备份原文件,方便后续恢复。
🎉 开始你的中文Axure之旅
现在你已经掌握了Axure RP全版本中文界面配置的所有技巧!无论你是产品经理、UI设计师还是交互设计师,这个中文语言包都能让你的工作效率提升30%以上。
记住关键步骤:下载→复制→粘贴→享受中文界面!整个流程无需技术背景,3分钟就能完成。立即尝试,告别英文界面的烦恼,拥抱流畅的中文原型设计体验吧!
如果在使用过程中遇到任何问题,欢迎查看项目中的详细文档或通过社区寻求帮助。祝你使用愉快!
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

