Sublime-Jekyll:Sublime Text下Jekyll静态站点的得力助手
项目介绍
Sublime-Jekyll 是一款专为 Jekyll 静态网站设计的 Sublime Text 扩展包,旨在简化管理与创建新 Jekyll 帖子的过程。它通过提供快捷的新帖子和草稿命令、Liquid 模板标签与过滤器的代码片段以及自动完成功能,加上一些方便的命令来添加日期和上传链接到您的帖子中,极大提升了工作效率。如果你在使用 Jekyll 作为静态站点生成器,并且偏好 Sublime Text 作为编辑工具,那么安装并使用这个扩展包绝对是明智之选。
项目快速启动
安装步骤
-
使用Package Control安装: 对于大多数用户,推荐的方法是利用 Package Control 来安装。只需在Sublime Text中执行
Ctrl+Shift+P打开命令面板,输入Install Package, 然后选择Package Control: Install Package, 在搜索框内输入Jekyll并点击以安装。 -
手动安装: 若偏好手动操作,可以通过克隆本仓库到Sublime Text的Packages目录下,或者下载ZIP文件解压到相应位置完成安装。仓库地址是 https://github.com/23maverick23/sublime-jekyll.git。
快速使用示例
一旦安装完成,你可以通过以下快捷方式快速创建新的Jekyll帖子:
- 打开Sublime Text
- 使用快捷键(具体快捷键可能因配置而异)或通过菜单调用“新建Jekyll帖子”命令
- 按照提示填写帖子的必要信息,如标题和日期
- 包装好的Markdown格式的帖子模板将会自动生成,即可开始撰写内容。
---
layout: post
title: "你的第一篇Jekyll文章"
date: {{ date }}
---
这里是你的文章内容。
应用案例和最佳实践
在开发Jekyll博客时,Sublime-Jekyll的集成使得开发者能够高效地处理日常任务,例如:
- 利用内置的模板片段快速插入常见的Liquid标签和过滤器。
- 自动填充日期等元数据,减少了手动输入的错误。
- 在编写过程中享受智能的代码补全功能,提高编码速度。
最佳实践中,建议配置好Sublime Text的相关设置,确保与你的Jekyll项目结构匹配,比如自定义的工作区设置,以便更有效地切换和管理不同的项目环境。
典型生态项目
虽然Sublime-Jekyll本身是专注于提升Jekyll与Sublime Text配合使用的体验,但在更大的生态系统中,结合其他工具如Git进行版本控制,使用GitHub Pages部署博客,或是与其他前端构建工具(如Webpack、Gulp)协同工作,可以进一步增强Jekyll站点的开发流程。
通过遵循上述指南,您可以充分利用Sublime-Jekyll来优化您的Jekyll站点开发体验,无论是个人博客还是小型项目站点,都能得到效率上的显著提升。
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