rime 的项目扩展与二次开发
2025-05-21 20:47:48作者:韦蓉瑛
1、项目的基础介绍
Rime 是一个开源的双拼输入法项目,它基于朙月拼音和自然码双拼方案,旨在提供一种更便捷、高效的输入体验。Rime 支持自定义短语、英文输入、自然码辅码以及 Emoji 表情输入,同时具备 JSON Schema 校验功能,确保配置的安全性。
2、项目的核心功能
- 双拼输入法:提供基于朙月拼音和自然码双拼的输入法。
- 自定义短语:用户可以在
custom_phrase.txt文件中添加常用短语,实现快速输入。 - 英文输入支持:支持英文输入,包括大小写字母。
- 自然码辅码支持:支持「自然码 2000」的辅码输入。
- Emoji 支持:支持输入 Emoji 表情。
- JSON Schema 校验:通过 JSON Schema 定义配置文件,确保配置的正确性和安全性。
3、项目使用了哪些框架或库?
Rime 项目主要使用以下框架或库:
- JSON Schema:用于配置文件的格式验证和提示。
- VSCode 及其 YAML 插件:用于方便地编辑和校验 YAML 格式的配置文件。
4、项目的代码目录及介绍
rime/
├── .vscode/ # VSCode 项目配置文件
├── example_images/ # 示例图片文件
├── opencc/ # 开源字符转换工具
├── .gitignore # Git 忽略文件
├── LICENSE # 项目许可证文件
├── README.md # 项目说明文件
├── custom_phrase.txt # 自定义短语文件
├── default.custom.yaml # 默认自定义配置文件
├── double_pinyin.schema.yaml # 双拼输入法模式配置文件
├── double_pinyin_plus.custom.yaml # 双拼增强模式配置文件
├── english.dict.yaml # 英文词典文件
├── english.schema.yaml # 英文输入模式配置文件
├── essay.txt # 八股文词库文件
├── luna_pinyin.cn_en.dict.yaml # 中英文混合输入词典文件
├── luna_pinyin.computer.dict.yaml # 计算机领域词库文件
├── luna_pinyin.dict.yaml # 通用词库文件
├── luna_pinyin.extended.dict.yaml # 扩展词库文件
├── luna_pinyin.hanyu.dict.yaml # 汉语大词典文件
├── luna_pinyin.schema.yaml # 朙月拼音模式配置文件
├── squirrel.custom.yaml # 零零鼠自定义配置文件
├── stroke.dict.yaml # 笔画词典文件
├── stroke.schema.yaml # 笔画输入模式配置文件
├── symbols.yaml # 符号词典文件
└── zrm2000.dict.yaml # 自然码2000词典文件
5、对项目进行扩展或者二次开发的方向
- 增加新的输入模式:根据用户需求,可以增加新的输入模式,如五笔输入、语音输入等。
- 扩展词库功能:增加更多专业领域的词库,提升输入法的专业性和准确性。
- 界面美化与定制:根据个人喜好,对输入法的界面进行美化与定制,提升用户体验。
- 插件开发:开发新的插件,如自动纠错、智能提示等,增强输入法的功能。
- 跨平台支持:将输入法移植到更多操作系统平台上,如 Linux、Windows、macOS 等。
- 云端服务:开发云端服务,实现输入数据的同步、备份和共享。
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
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
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
314
2.73 K
deepin linux kernel
C
24
7
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++
639
245
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
852
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
470
Ascend Extension for PyTorch
Python
154
178
暂无简介
Dart
605
136
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
239
84
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
364
3.01 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
238
310