Chrome扩展React TypeScript模板使用指南
项目目录结构及介绍
此部分我们将探索chrome-extension-react-typescript-boilerplate项目的文件夹和主要文件结构,以便理解其组件和工作流程。
主要目录与文件
-
src - 应用的核心开发区域,其中包含所有的React组件、服务、以及与Chrome扩展相关的逻辑。
components- 存放所有UI组件。containers- 特定于应用状态管理或高级逻辑的容器组件。background.ts或其他脚本 - 处理后台任务的代码。popup.tsx和options.tsx- 分别是弹出窗口和选项页面的主要入口点。
-
public - 包含扩展所需的静态资源文件,如图标和其他非动态加载的内容。
-
tsconfig.json - TypeScript编译器的配置文件,定义了类型检查和编译选项。
-
webpack.config.js - Webpack打包配置,用于处理JSX、TypeScript和其他前端资源的编译和优化。
-
package.json - 包含了项目元数据、依赖关系以及npm scripts,用于构建、测试和部署过程。
-
.gitignore, LICENSE, README.md - 分别控制Git忽略的文件、许可证说明和项目简介文档。
项目启动文件介绍
在本项目中,关键的启动和运行机制主要通过以下方式触发:
-
npm start:通常,启动命令会由Webpack配置支持,自动编译TypeScript代码并开启一个热重载的开发服务器,使得更改源码后浏览器中的扩展能够实时更新。尽管具体的命令细节需参照
package.json脚本部分,但这是进行开发的标准流程。 -
background.*:背景脚本的启动通常不在前端命令直接操作下,而是随Chrome扩展一同被加载。开发者可能需要手动加载或更新扩展来测试背景脚本功能。
项目配置文件介绍
tsconfig.json
TypeScript配置文件,设定了编译器的行为,比如目标JavaScript版本、允许的模块系统、是否启用严格模式等。对于此项目,确保TypeScript与React及Web扩展的特定需求兼容。
webpack.config.js
这是一个核心配置文件,定义了如何将源代码编译成浏览器可读的格式。它包括了加载器配置(如处理.tsx文件)、插件设置(用于编译、优化和资源管理),以及可能的环境变量配置,以适应不同的构建阶段(开发、生产)。
其他配置
- .gitignore - 指示Git哪些文件或文件夹不需要版本控制。
- package.json 中的scripts - 提供了方便的脚本来自动化构建、测试和部署过程。
- LICENSE - 项目使用的开源许可协议,指导如何合法地使用和修改代码。
确保在实际操作前详细阅读每个配置文件的注释,以深入理解其作用和定制化需求。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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