Awesome WP-CLI 使用与安装指南
2024-09-23 07:30:15作者:咎岭娴Homer
项目概述
Awesome WP-CLI 是一个精心策划的资源集合,它围绕 WP-CLI(WordPress 的命令行界面)展开,提供了丰富的第三方包和资源。此项目帮助开发者和 WordPress 管理员深入了解和充分利用 WP-CLI 的潜力,从而实现高效的WordPress站点管理。
目录结构及介绍
Awesome WP-CLI 仓库本身并不直接构成一个运行程序,而是作为一个资料库存在。以下是仓库的一般性目录结构说明,实际仓库的结构可能会因为更新而有所变化:
LICENSE: 许可证文件,表明该仓库遵循 CC0-1.0 协议。CONTRIBUTING.md: 贡献指南,详细说明如何为这个项目贡献内容。CODE_OF_CONDUCT.md: 行为准则,设定参与者的交流标准。README.md: 主要的说明文件,介绍了项目的宗旨、官方链接、重要资源以及贡献方式。package.json和package-lock.json: npm 相关的依赖文件,用于管理非 PHP 相关的工具或配置。- 若存在其他具体的功能性文件夹或文件,它们通常指向外部资源的链接,而不是直接包含在仓库内。
请注意,此项目的重点在于文档和资源链接的整理,而非直接运行的代码库,因此没有典型的启动文件或配置文件需要直接解析。
启动文件介绍
鉴于 Awesome WP-CLI 不是一个可执行应用,不存在直接的“启动文件”。对于 WP-CLI 工具本身的使用,您应访问 WP-CLI 的官方文档 来获取安装和启动指令。通常,安装完成后,在命令行输入 wp 命令即开始使用 WP-CLI。
配置文件介绍
实际的 WP-CLI 配置不在 Awesome WP-CLI 仓库中讨论,但有关 WP-CLI 的配置一般涉及以下方面:
- 全局配置: 用户可以在
$HOME/.wp-cli/config.yml中设置默认值或自定义行为。 - 本地配置: 在站点根目录下创建
.wp-cli/config.yml文件可以为特定站点设置配置。 - 命令别名: 在配置文件中可以定义命令别名,简化常用的命令输入。
对于 Awesome WP-CLI,其“配置”指的是如何整合和利用其中列出的资源,这更多依赖于个人研究和选择适合自身项目需求的第三方包,并参考各自文档来进行配置。
综上所述,虽然 Awesome WP-CLI 本身不包含直接的操作步骤或配置文件,但它作为指导和资源的聚合点,能够引导您深入探索并有效使用 WP-CLI 及其生态内的各种工具和包。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 SteamVR 1.2.3 Unity插件:兼容Unity 2019及更低版本的VR开发终极解决方案 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
182
196
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++
648
265
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
274
94
暂无简介
Dart
623
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
380
3.41 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (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
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
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