WTF Engine 技术文档
2024-12-24 13:52:49作者:尤峻淳Whitney
1. 安装指南
1.1 克隆或下载项目
首先,您需要从GitHub上克隆或下载WTF Engine项目。您可以通过以下两种方式获取项目:
-
克隆项目:使用Git命令行工具克隆项目到本地。
git clone https://github.com/soulwire/WTFEngine.git -
下载ZIP文件:访问WTF Engine GitHub页面,点击“Download ZIP”按钮下载项目压缩包,然后解压到本地目录。
1.2 本地服务器设置
由于项目需要加载JSON文件或Google表格数据,您需要在本地运行一个HTTP服务器。以下是两种常用的本地服务器设置方法:
-
使用Python的SimpleHTTPServer:
cd WTFEngine python -m SimpleHTTPServer 8000 -
使用Node.js的http-server:
cd WTFEngine http-server
启动服务器后,您可以在浏览器中访问http://localhost:8000来查看项目。
2. 项目的使用说明
2.1 内容填充方式
WTF Engine支持三种不同的内容填充方式,您可以根据需要选择其中一种:
- JavaScript对象字面量:在
main.js文件中直接定义JavaScript对象。 - JSON文件:使用外部JSON文件作为数据源。
- Google表格实时数据:通过Google表格的公开链接获取数据。
2.2 使用Google表格
如果您选择使用Google表格作为数据源,您需要先将表格发布为公开链接。具体步骤如下:
- 打开Google表格,点击“文件”菜单,选择“发布到网络”。
- 选择“发布”并复制生成的链接。
- 在
main.js中配置Google表格的链接。
注意:如果您在编辑表格后希望立即看到更新,需要手动重新发布表格。否则,更改将在大约15分钟后生效。
3. 项目API使用文档
3.1 模板语法
WTF Engine使用类似于Mad Libs的模板语法来生成内容。您可以在模板中使用@符号来指定需要替换的词类。例如:
{
template: [ "Big @color @animal", "Silly @animal with @color fur" ],
animal: [ "dog", "cat", "rabbit" ],
color: [ "red", "blue", "green", "yellow" ]
}
在这个例子中,@color和@animal会被随机选择的词替换。
3.2 数据源配置
在main.js文件中,您可以配置数据源。以下是三种数据源的配置示例:
-
JavaScript对象字面量:
var corpus = { template: [ "Big @color @animal", "Silly @animal with @color fur" ], animal: [ "dog", "cat", "rabbit" ], color: [ "red", "blue", "green", "yellow" ] }; -
JSON文件:
var corpus = loadJSON('path/to/your/file.json'); -
Google表格:
var corpus = loadGoogleSpreadsheet('YOUR_GOOGLE_SPREADSHEET_URL');
4. 项目安装方式
4.1 本地安装
- 克隆或下载项目到本地。
- 设置本地HTTP服务器。
- 根据需要配置数据源。
4.2 部署到生产环境
如果您希望将项目部署到生产环境,您可以将项目文件上传到您的服务器,并确保服务器支持运行JavaScript和加载外部数据(如JSON文件或Google表格)。
通过以上步骤,您可以顺利安装和使用WTF Engine项目,生成各种有趣的随机内容。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
热门内容推荐
最新内容推荐
Degrees of Lewdity中文汉化终极指南:零基础玩家必看的完整教程Unity游戏翻译神器:XUnity Auto Translator 完整使用指南PythonWin7终极指南:在Windows 7上轻松安装Python 3.9+终极macOS键盘定制指南:用Karabiner-Elements提升10倍效率Pandas数据分析实战指南:从零基础到数据处理高手 Qwen3-235B-FP8震撼升级:256K上下文+22B激活参数7步搞定机械键盘PCB设计:从零开始打造你的专属键盘终极WeMod专业版解锁指南:3步免费获取完整高级功能DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B技术揭秘:小模型如何实现大模型性能突破音频修复终极指南:让每一段受损声音重获新生
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
533
3.75 K
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
12
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
67
20
暂无简介
Dart
772
191
Ascend Extension for PyTorch
Python
342
405
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++
886
596
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
336
178