Cube-Application-Guide 使用指南
项目介绍
Cube-Application-Guide 是一个由 Cube-UI 团队精心打造的技术指南,旨在帮助开发者构建更强大、更易维护的前端应用程序。通过这个项目,您可以了解到如何有效地利用现代前端技术和最佳实践,提升开发效率和代码质量。
项目快速启动
初始化项目
Cube-UI 为我们提供了脚手架,可以方便地迅速初始化一个 Cube-UI 项目。以下是初始化项目的步骤:
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在当前目录下初始化一个 Cube-UI 项目:
vue init cube-ui/cube-template -
在当前目录下创建一个名为
application的文件夹,并在其中初始化项目:vue init cube-ui/template some-sub-application
安装依赖
初始化项目后,安装依赖:
npm install
启动项目
在本地 8080 端口启动一个有热刷新功能的服务:
npm run dev
应用案例和最佳实践
构建赛事列表应用
Cube-Application-Guide 提供了一个完整的赛事列表应用案例,展示了如何使用 Cube-UI 构建一个功能丰富的移动端应用。以下是主要步骤:
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顶部导航:构建顶部导航部分,用户可以通过点击 Tab 来切换不同状态的比赛。
<div id="app"> <div class="header"> <div class="title" @click="showPicker"> <span>全部赛事</span> <i class="cubeic-select" :class="[flip: toFlip]" ref="select"></i> </div> <div class="navigator"> <ul class="nav-list"> <li v-for="(item, index) in tabList" :key="index" @click="switchTab(index)" :class="[active: currentPage === index]"> [[ item ]] </li> </ul> <div class="triangle-up" :class="[left: currentPage === 0, right: currentPage === 2]"></div> </div> </div> <div class="content"> <cube-slide> </cube-slide> </div> </div> -
比赛列表:实现比赛列表的静态样式,并使用 Cube-UI 的 Scroll 组件来实现流畅的滚动体验。
<cube-scroll ref="scroll" :data="matchList" :options="options" @pulling-down="onPullingDown" @pulling-up="onPullingUp"> <ul class="match-inner"> <li v-for="(item, index) in matchList" :key="index" class="match-item"> <!-- 内容省略 --> </li> </ul> </cube-scroll> -
订阅弹窗:使用 Cube-UI 的 Popup 组件封装一个订阅弹窗,用户点击订阅后弹出提示信息。
import SubscribeDialog from './components/subscribe-dialog/subscribe-dialog'; createAPI(Vue, SubscribeDialog, [], true);
典型生态项目
Cube-UI
Cube-UI 是一个基于 Vue.js 实现的精致移动端组件库,响应迅速、动画流畅,追求极致的交互体验。它包含了基础、弹层、滚动三大组件模块,基本涵盖了移动端所有的组件需求。
Vue Router
Vue Router 是 Vue.js 官方推荐的路由管理器,使得页面间的导航变得简单。
Vuex
Vuex 是 Vue.js 的状态管理模式,用于集中管理应用程序的状态,保持状态的一致性。
Webpack
Webpack 是一个配置全面的模块打包工具,优化资源加载速度。
通过这些生态项目的结合使用,Cube-Application-Guide 提供了一个完整的开发框架,帮助开发者快速构建高质量的前端应用。
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