Electron-AnyProxy 使用教程
1. 项目介绍
Electron-AnyProxy 是一个结合了 Electron 和 AnyProxy 的开源项目,旨在提供一个美观、直观的图形界面,让用户能够方便地操作 AnyProxy,无需命令行即可进行网络流量的捕获和分析。Electron-AnyProxy 支持跨平台(Windows、macOS 和 Linux),并且提供了丰富的功能,如实时监控、请求拦截、可视化数据展示等。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
在开始之前,请确保你已经安装了 Node.js 和 npm(或 yarn)。
2.2 安装依赖
首先,克隆项目到本地:
git clone https://github.com/fwon/electron-anyproxy.git
cd electron-anyproxy
然后,安装项目依赖:
npm install
# 或者使用 yarn
yarn install
2.3 运行项目
安装完成后,可以直接运行项目:
npm run start
# 或者使用 yarn
yarn start
2.4 打包应用
如果你想将项目打包成可执行文件,可以使用以下命令:
npm run pack
# 或者使用 yarn
yarn pack
打包完成后,生成的应用文件会存放在 pack 目录下。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 软件测试
在软件测试阶段,Electron-AnyProxy 可以帮助检测网络请求是否符合预期,或者模拟不同的网络环境,从而更好地测试应用的稳定性和性能。
3.2 前端开发
前端开发者可以使用 Electron-AnyProxy 检查并修改 API 响应,帮助快速调试和优化前端代码。通过拦截和修改请求,开发者可以模拟各种后端响应,加速开发流程。
3.3 安全审计
网络安全专家可以使用 Electron-AnyProxy 分析应用程序的网络行为,查找潜在的安全漏洞。通过监控和拦截网络请求,可以发现并修复潜在的安全问题。
4. 典型生态项目
4.1 AnyProxy
AnyProxy 是一个高度可配置的 HTTP/HTTPS 数据代理服务器,可以记录、修改、甚至是延迟发送网络请求。Electron-AnyProxy 基于 AnyProxy,提供了图形化界面,使得操作更加便捷。
4.2 Electron
Electron 是一个开源框架,允许开发者使用 JavaScript、HTML 和 CSS 创建跨平台的桌面应用程序。Electron-AnyProxy 利用 Electron 构建用户友好的界面,并与 AnyProxy 进行通信。
4.3 Vue.js
Vue.js 是一个渐进式 JavaScript 框架,用于构建用户界面。Electron-AnyProxy 使用 Vue.js 构建其前端界面,提供了丰富的交互和数据展示功能。
通过结合这些技术,Electron-AnyProxy 提供了一个强大而便捷的网络代理解决方案,尤其适合开发者、测试人员和网络安全专家。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00