Ensemble:革命性的声明式应用开发平台
2024-10-10 18:39:13作者:余洋婵Anita
项目介绍
欢迎来到 Ensemble!这是一个集成了 Flutter 运行时、多个模块以及一个名为 Starter App 的示例应用的开源项目。Ensemble 允许你在浏览器中无缝构建、发布和迭代原生及 Web 应用。通过使用声明式语言,Ensemble 颠覆了传统的应用开发方式,开发者无需编写复杂的代码,只需通过配置即可快速开发和部署应用。
项目技术分析
Ensemble 的核心技术栈包括 Flutter 和 React,分别用于 iOS、Android 和 Web 平台的应用开发。Flutter 提供了高性能的跨平台 UI 框架,而 React 则为 Web 应用提供了强大的前端支持。此外,Ensemble 还集成了 Firebase 分析、深度链接、文件管理等多个模块,为开发者提供了丰富的功能支持。
项目采用 Melos 进行 monorepo 管理,使得多个模块的依赖管理、脚本执行和版本发布变得更加高效。Melos 的集成使得开发者可以轻松地在多个包之间共享代码和依赖,极大地提升了开发效率。
项目及技术应用场景
Ensemble 适用于需要快速迭代和频繁更新的应用场景,例如:
- 企业内部应用:企业可以通过 Ensemble 快速开发和部署内部应用,无需等待应用商店的审核,即可实现功能的即时更新。
- 电商应用:电商应用需要频繁更新促销活动和商品信息,Ensemble 的即时更新功能可以确保用户始终使用最新版本的应用。
- 新闻和媒体应用:新闻和媒体应用需要快速响应突发事件,Ensemble 的声明式开发方式可以大大缩短开发周期,确保信息及时传达。
项目特点
- 原生体验:Ensemble 应用在 iOS、Android 和 Web 平台上均提供原生体验,确保用户在使用过程中获得最佳的性能和交互体验。
- 即时更新:应用定义通过推送方式直接更新到客户端,无需等待应用商店的审核,实现即时更新。
- 前沿技术:Ensemble 应用采用最新的前端技术,如 Flutter 和 React,确保开发者始终站在技术前沿,无需担心技术债务。
- 模块化设计:项目采用模块化设计,集成了多个功能模块,开发者可以根据需求灵活选择和集成所需功能。
- Melos 集成:通过 Melos 管理 monorepo,开发者可以轻松管理多个包的依赖、脚本执行和版本发布,提升开发效率。
如何开始
- 初始化模块:首先使用
melos bootstrap初始化模块,然后按照 Starter README 中的说明进行操作。 - 探索示例应用:Ensemble 提供了一个名为 Starter 的示例应用,位于
/starter目录下,开发者可以通过该应用快速了解 Ensemble 的使用方式。 - 访问官方资源:访问 Ensemble 官网 和 Ensemble 文档 获取更多信息和教程。
贡献与反馈
Ensemble 是一个开源项目,欢迎开发者贡献代码和提出反馈。如果你有新的想法或改进建议,可以通过以下步骤参与:
- 探索现有组件:所有 Ensemble 组件可以在 这里 找到。
- 本地运行 Kitchen Sink 应用:通过 此链接 运行 Kitchen Sink 应用,了解每个组件的工作原理。
- 创建自己的应用:在 Ensemble Studio 中创建自己的应用和屏幕,确保新组件或增强组件能够无缝集成。
- 提交 PR:准备好后,创建一个 Pull Request,Ensemble 团队将进行审核并提供反馈。
结语
Ensemble 是一个革命性的应用开发平台,通过声明式语言和模块化设计,极大地简化了应用开发流程。无论你是企业开发者还是个人开发者,Ensemble 都能帮助你快速构建和发布高质量的应用。立即加入 Ensemble 社区,体验前所未有的开发效率!
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
185
196
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
480
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
276
97
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
3.44 K
暂无简介
Dart
623
140
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
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
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
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
157
210