ra-supabase 项目教程
项目介绍
ra-supabase 是一个用于将 Supabase 与 React Admin 集成的开源项目。React Admin 是一个用于构建管理应用程序的前端框架,而 Supabase 是一个开源的后端即服务(BaaS)平台,提供了数据库、身份验证、存储等功能。ra-supabase 项目提供了 dataProvider、authProvider、钩子和组件,使得开发者可以轻松地将 Supabase 与 React Admin 集成,并使用其默认的 UI(ra-ui-materialui)。
项目快速启动
1. 安装依赖
首先,确保你已经安装了 Node.js 和 npm。然后,通过以下命令安装 ra-supabase:
npm install ra-supabase
2. 配置 Supabase
在项目根目录下创建一个 .env 文件,并添加以下环境变量:
REACT_APP_SUPABASE_URL=https://your-supabase-url.supabase.co
REACT_APP_SUPABASE_ANON_KEY=your-supabase-anon-key
3. 创建 React Admin 应用
在你的 React Admin 应用中,配置 dataProvider 和 authProvider:
import React from 'react';
import { Admin, Resource } from 'react-admin';
import { supabaseClient } from 'ra-supabase';
import { supabaseAuthProvider } from 'ra-supabase';
import { dataProvider } from 'ra-supabase';
const App = () => (
<Admin
dataProvider={dataProvider(supabaseClient)}
authProvider={supabaseAuthProvider(supabaseClient)}
>
<Resource name="posts" list={ListGuesser} />
<Resource name="authors" list={ListGuesser} />
</Admin>
);
export default App;
4. 启动应用
通过以下命令启动你的 React Admin 应用:
npm start
应用案例和最佳实践
案例1:简单的博客管理系统
假设你正在开发一个简单的博客管理系统,使用 ra-supabase 可以轻松实现以下功能:
- 用户管理:使用 Supabase 的身份验证功能管理用户登录和注册。
- 文章管理:使用 React Admin 的 CRUD 功能管理博客文章。
- 评论管理:使用 Supabase 的数据库功能管理文章评论。
最佳实践
- 权限管理:使用
ra-supabase提供的authProvider和dataProvider实现细粒度的权限控制。 - 国际化:使用
ra-supabase提供的语言包(如ra-supabase-language-english和ra-supabase-language-french)实现应用的国际化。 - 性能优化:使用 Supabase 的实时数据库功能,确保数据的实时更新和同步。
典型生态项目
1. React Admin
React Admin 是一个用于构建管理应用程序的前端框架,提供了丰富的组件和钩子,使得开发者可以快速构建功能强大的管理界面。
2. Supabase
Supabase 是一个开源的后端即服务(BaaS)平台,提供了数据库、身份验证、存储等功能,非常适合与 React Admin 集成。
3. Material-UI
Material-UI 是一个流行的 React UI 框架,提供了丰富的组件和样式,ra-supabase 默认使用 ra-ui-materialui 作为 UI 组件库。
4. TypeScript
TypeScript 是一个强类型的 JavaScript 超集,使用 TypeScript 可以提高代码的可维护性和可读性,ra-supabase 项目也支持 TypeScript。
通过以上模块的介绍和实践,你可以快速上手并使用 ra-supabase 项目,构建功能强大的管理应用程序。
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