ScratchJr桌面版完整安装与使用指南:让孩子在电脑上轻松学编程
ScratchJr桌面版是一款专为5-7岁儿童设计的可视化编程工具,将移动端的编程体验完美移植到桌面环境。基于Electron技术开发,这款开源软件让小朋友能够在Windows和macOS系统上通过拖拽积木块来创建互动故事和简单游戏。
项目核心价值与特色功能
ScratchJr桌面版解决了儿童编程教育的入门难题,让编程学习变得像搭积木一样简单有趣。项目具有以下突出优势:
- 零基础友好:无需编程经验,适合完全新手
- 可视化操作:通过拖拽彩色积木块编写程序
- 离线使用:安装完成后无需网络连接
- 多语言支持:内置简体中文界面,方便国内用户
快速部署安装指南
环境准备与系统要求
在开始安装前,请确保您的设备满足以下条件:
- 操作系统:Windows 7+ 或 macOS 10.10+
- Node.js环境:需要预先安装Node.js运行环境
- 存储空间:至少200MB可用磁盘空间
四步完成安装配置
第一步:获取项目源码 打开命令行工具,执行以下命令:
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/ScratchJr-Desktop
第二步:进入项目目录 下载完成后,切换到项目文件夹:
cd ScratchJr-Desktop
第三步:安装必要依赖 运行依赖安装命令:
npm install
第四步:启动应用程序 输入启动命令即可运行:
npm run start
平台特色与界面展示
Windows版本特色
Windows系统下的ScratchJr桌面版提供了完整的界面元素和功能模块:
界面包含编程区域、角色库、背景选择等模块,支持拖拽式编程操作。
Mac版本优化体验
Mac系统版本在界面美观度和操作流畅性方面都经过了专门优化,为小朋友提供更好的使用体验。
核心功能模块详解
ScratchJr桌面版包含多个精心设计的功能模块:
编程积木库
- 动作类积木:移动、旋转、跳跃
- 外观类积木:显示、隐藏、说话
- 控制类积木:重复、等待、条件判断
角色与场景设计
- 内置丰富的角色库和背景素材
- 支持自定义角色绘制和编辑
进阶配置与打包选项
生成独立安装包
如需创建独立的安装程序,可运行以下打包命令:
# Windows系统打包
npm run package-win
# Mac系统打包
npm run package-mac
打包完成后,安装文件将生成在out目录中,便于分发和使用。
实际应用场景展示
创意编程项目示例
孩子们可以使用ScratchJr桌面版完成多种编程项目:
- 互动故事创作:编写带有多角色对话的故事
- 简单游戏设计:制作追逐类、收集类小游戏
- 动画制作:创建简单的角色动画效果
教育场景应用
- 家庭编程启蒙教育
- 幼儿园和小学低年级编程课程
- 课外兴趣班编程教学
最佳实践建议
学习路径规划
建议按照以下顺序引导孩子学习:
- 熟悉界面和基本操作
- 学习单个积木功能
- 组合多个积木完成简单任务
- 创作完整的编程项目
家长指导要点
- 鼓励孩子尝试和探索,不要急于求成
- 关注过程而非结果,培养编程思维
- 适时给予鼓励和肯定
常见问题与解决方案
安装依赖失败怎么办? 检查Node.js版本是否为最新稳定版,建议更新到最新版本重试。
界面显示异常如何解决? 尝试重新启动应用程序,或检查系统图形驱动是否正常。
如何切换界面语言? 在设置菜单中找到语言选项,选择简体中文即可完成切换。
社区支持与资源获取
官方文档资源
项目提供了完整的文档支持:
- 安装指南:docs/README.md
- 核心源码:src/app/
问题反馈渠道
在使用过程中遇到任何问题,可以通过项目仓库提交issue获得技术支持。
ScratchJr桌面版为孩子们提供了一个安全、有趣的编程学习环境,通过可视化的方式培养逻辑思维和创造力。现在就开始安装体验,让孩子在编程的世界里自由探索!
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


