RTCode 的安装和配置教程
2025-05-30 14:11:30作者:董灵辛Dennis
项目基础介绍
RTCode 是一个实时代码共享的网页应用,允许多个在线用户实时共享和编辑代码。它解决了团队协作开发中常见的一些问题,如IDE设置、环境设置、编程SDK版本分歧、代码版本分歧以及用户间代码协作困难等。RTCode 支持多种编程语言的代码编写,并提供实时代码自动完成功能。
主要编程语言
该项目主要使用以下编程语言:
- JavaScript:用于脚本编写
- NodeJS:用于后端编码
关键技术和框架
RTCode 使用以下关键技术和框架:
- MonacoEditor:基于 VSCode 的文本编辑器
- xTermJS:JavaScript 终端
- Socket.IO:用于实时通信
准备工作
在开始安装和配置 RTCode 之前,请确保您的系统中已安装以下环境:
- NodeJS:确保您的系统中已安装 Node.js 环境,您可以通过在终端运行
node -v来检查版本。 - npm:Node.js 的包管理器,通常随 Node.js 一起安装。您可以通过在终端运行
npm -v来检查版本。
安装步骤
以下是详细的 RTCode 安装步骤:
-
克隆项目仓库: 在您的计算机上打开终端,执行以下命令以克隆项目仓库:
git clone https://github.com/gsilvamartin/RTCode.git克隆完成后,您将得到一个名为
RTCode的文件夹。 -
安装项目依赖: 切换到
RTCode文件夹中,执行以下命令安装项目所需的依赖:cd RTCode npm install这可能会花费一些时间,具体取决于您的网络速度和计算机性能。
-
配置环境变量: 在
RTCode文件夹的根目录下创建一个名为.env的文件,并基于.env.example文件的内容填写您的秘密信息。 -
启动应用: 在终端中,执行以下命令以启动应用:
npm start应用启动后,您可以在浏览器中访问
http://localhost:5000/code/。 -
注册和登录: 打开网页后,注册一个新用户并登录。
-
创建和共享代码: 登录后,点击您的用户名创建一个新代码,然后输入您编写的代码。
按照以上步骤操作,您就可以成功安装和配置 RTCode,开始您的实时代码共享之旅了。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
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
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
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
321
2.74 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
851
Ascend Extension for PyTorch
Python
157
179
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++
641
251
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
244
86
暂无简介
Dart
610
136
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
239
311
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
470
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
364
3.04 K