Guard::LiveReload 使用教程
项目介绍
Guard::LiveReload 是一个 Ruby 项目,用于在修改视图文件时自动重新加载浏览器。它通过监视文件变化并触发浏览器的重新加载,从而提高开发效率。该项目支持多种浏览器扩展,并且可以与 Rack 中间件结合使用。
项目快速启动
安装
首先,确保你已经安装了 Guard。然后安装 Guard::LiveReload gem:
gem install guard-livereload
在你的 Gemfile 中添加以下内容:
group :development do
gem 'guard-livereload', '~> 2.5', require: false
end
配置 Guardfile
运行以下命令生成 Guardfile:
guard init livereload
在生成的 Guardfile 中,你可以自定义监视的文件类型和路径。例如:
guard 'livereload' do
watch(%r{app/views/.+\.(erb|haml|slim)$})
watch(%r{app/helpers/.+\.rb})
watch(%r{public/.+\.(css|js|html)})
watch(%r{config/locales/.+\.yml})
end
运行 Guard
启动 Guard:
guard
浏览器扩展
安装 LiveReload 浏览器扩展(支持 Chrome、Safari 和 Firefox)。启用扩展并连接到 Guard::LiveReload 服务器。
应用案例和最佳实践
案例一:Rails 项目
在 Rails 项目中,Guard::LiveReload 可以显著提高前端开发的效率。通过监视视图文件和静态资源文件的变化,自动刷新浏览器,开发者可以实时看到修改效果。
案例二:静态网站
对于静态网站项目,Guard::LiveReload 同样适用。通过监视 HTML、CSS 和 JavaScript 文件的变化,自动刷新浏览器,提高开发效率。
最佳实践
- 合理配置监视路径:根据项目需求,合理配置 Guardfile 中的监视路径,避免不必要的文件变化触发重新加载。
- 结合其他工具:结合其他开发工具(如 Webpack、Sass 等),实现更高效的开发流程。
- 定期更新:定期更新 Guard::LiveReload 和其他依赖,确保使用最新的功能和修复的 bug。
典型生态项目
Rack::LiveReload
Rack::LiveReload 是一个 Rack 中间件,用于在修改文件时自动重新加载浏览器。它可以与 Guard::LiveReload 结合使用,提供更全面的开发体验。
LiveReload 浏览器扩展
LiveReload 浏览器扩展(支持 Chrome、Safari 和 Firefox)提供了与 Guard::LiveReload 的无缝集成,使得浏览器能够实时响应文件变化。
Guard
Guard 是一个通用的命令行工具,用于自动执行任务。Guard::LiveReload 是 Guard 的一个插件,通过监视文件变化触发浏览器重新加载。
通过结合这些生态项目,可以构建一个高效的前端开发环境,提高开发效率和代码质量。
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