Shopkeepers 项目使用与配置指南
2025-04-15 00:49:46作者:邵娇湘
1. 项目目录结构及介绍
Shopkeepers 是一个用于创建自定义村民商店管理员的开源 Bukkit 插件。以下是项目的目录结构及其介绍:
/.github:包含与 GitHub 相关的配置文件,如 Issue 模板和行动工作流。/gradle:包含 Gradle 构建脚本和配置文件。/modules:包含插件的核心模块和 API 模块。/scripts:包含构建和依赖安装的脚本文件。/src:源代码目录,包括 Java 源文件和资源文件。/build.gradle:Gradle 的构建配置文件。/build.sh:构建脚本的 Bash 版本。/.gitattributes:定义 Git 仓库的属性。/.gitignore:定义 Git 忽略的文件。/Assumptions.md:项目假设说明文件。/CHANGELOG.md:项目更新日志。/CONTRIBUTING.md:贡献指南。/LICENSE:项目许可证文件。/README.md:项目自述文件。/TODO.txt:待办事项列表。/Update-Checklist.md:更新检查清单。/VERSIONING.md:版本管理说明。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件主要是 build.sh 脚本,该脚本用于在命令行中构建项目。以下是启动文件的基本使用方法:
cd Shopkeepers
./build.sh
执行此脚本后,如果一切顺利,build 目录将包含一个插件 JAR 文件,你可以将其安装在你的服务器上。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件主要是位于 src/main/resources 目录下的 config.yml 文件。这个文件包含了插件的配置设置,你可以根据需要修改这些设置以适应你的服务器环境。
以下是 config.yml 文件的一些基本配置项:
shopkeepers: 商店管理员的设置,包括默认商店类型和商店创建权限等。messages: 消息设置,用于自定义玩家在交互商店时收到的消息。permissions: 权限设置,用于定义不同权限级别的玩家可以执行的操作。
请根据你的具体需求调整配置文件,确保插件能够按预期工作。
以上就是对 Shopkeepers 项目的基本介绍和使用指南。在使用过程中,请参考项目的官方文档和教程,以获取更多详细信息。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
411
3.16 K
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++
664
323
Ascend Extension for PyTorch
Python
227
255
暂无简介
Dart
676
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
659
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
9
1
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
342
146