【亲测免费】 垂直堆叠卡片(vertical-stack-in-card)安装与使用指南
本教程旨在详细介绍GitHub上的开源项目vertical-stack-in-card,一个用于Home Assistant的自定义卡片,它允许用户将多个卡片组合成一个垂直排列的整洁卡片。我们将依次覆盖以下三个核心内容模块:
1. 项目目录结构及介绍
项目根目录主要包含:
custom_card.js: 核心JavaScript文件,实现了垂直堆叠卡片的功能。manifest.json: 描述卡片的元数据,包括名称、版本、作者等信息。README.md: 项目的主要说明文件,提供了快速入门指导和选项配置的详细解释。example: 示例文件夹,包含如何使用该卡片的示例配置,帮助新用户快速理解使用方式。
项目设计以简洁高效为主,便于用户快速集成到他们的Home Assistant环境之中。
2. 项目启动文件介绍
主要关注点在于custom_card.js文件,它是实现垂直堆叠功能的核心。尽管这个“启动”并非传统意义上服务或应用的启动,但它代表了卡片在Home Assistant环境中的激活方式。用户无需直接“启动”此文件,而是通过在Home Assistant的配置中添加相应的前端资源来启用这一定制卡片。这通常涉及到将该项目添加到你的HACS(Home Assistant Community Store)或者手动下载并将JS文件放入正确的自定义组件或卡片目录下。
3. 项目的配置文件介绍
集成到Home Assistant的配置
虽然没有一个单独的传统“配置文件”直接属于此项目,但在Home Assistant中使用vertical-stack-in-card涉及在UI或配置文件(configuration.yaml)中创建新的卡片实例。基础使用方法如下:
-
手动添加到
lovelace配置: 在你的Lovelace配置中,可以这样配置一段yaml来创建一个垂直堆叠卡片:type: 'custom:vertical-stack-in-card' cards: - type: sensor entity: sensor.example_temperature - type: weather entity: weather.openweathermap -
选项配置: 你可以通过卡片属性增加额外选项,例如调整卡片间距等。具体选项可以在项目提供的
README.md中找到详细说明。
通过这种方式,用户能够在界面中组织信息,使得不同的Home Assistant组件能够有序地展示在一个统一的视图内,增强了用户体验并优化了界面布局。
以上就是关于vertical-stack-in-card项目的基本结构、启动流程概述以及配置使用的关键信息。正确集成并配置此卡片后,你的Home Assistant界面将更加整洁且易于管理。
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00