FishEngine 开源项目安装与使用指南
1. 项目的目录结构及介绍
FishEngine是一款采用C++14编写的简单、类似Unity的游戏引擎。它的目录结构设计是为了便于开发者理解和扩展。以下是一些关键的目录及其功能介绍:
-
Engine:核心引擎部分,包含了游戏逻辑、渲染、物理等核心组件的实现。assets: 存放游戏资产,例如纹理、模型等。example: 示例项目或示例代码,帮助用户快速理解如何使用FishEngine。script: 引擎使用的脚本文件,可能包括C++源代码或者特定脚本语言的代码。assets,example/Shadertoy/assets/shaders,script等子目录分别存放不同的资产、着色器源码和脚本文件。
-
cmake_osx.sh,cmake_win.bat: 分别用于macOS和Windows平台的构建脚本。 -
LICENSE,README.md: 包含了许可证信息和项目概述的文件。 -
gitignore: 忽略特定文件类型的配置文件。
2. 项目的启动文件介绍
FishEngine的启动过程不直接体现在单个“启动文件”上,而是通过构建系统生成的应用程序来启动。通常,启动过程涉及运行由CMake生成的解决方案或项目文件(比如,在Windows上的.sln文件或macOS上的Xcode项目)。具体启动哪个可执行文件取决于你的构建设置,通常是名为FishEditor的编辑器或是直接编译出的游戏应用。
3. 项目的配置文件介绍
配置过程主要是通过CMakeLists.txt文件来进行的,而非传统的单独配置文件。当准备构建FishEngine时,你需要通过CMake指定各种路径和选项,如Qt5_DIR、PhysX_ROOT_DIR、FBXSDK_DIR等环境依赖的位置。这意味着配置信息分散在CMake命令行参数或CMakeLists.txt中。例如,使用cmake命令时,你可以通过-D标志来设置这些变量,这允许定制化引擎的编译和链接设置。
示例配置步骤(简述)
-
初始化构建目录:
git clone https://github.com/yushroom/FishEngine.git cd FishEngine/Engine mkdir build && cd build -
运行CMake生成项目文件(以Windows为例):
cmake -G "Visual Studio 14 Win64" -DQt5_DIR=your_qt5_dir -DPhysX_ROOT_DIR=your_physx_dir -DFBXSDK_DIR=your_fbx_sdk_dir .. -
构建与运行: 使用生成的项目文件打开IDE,并构建目标(如FishEditor),或通过CMake命令直接构建:
cmake --build . --target FishEditor --config Release
请注意,实际操作中,你需要替换上述命令中的your_qt5_dir, your_physx_dir, your_fbx_sdk_dir为实际的软件安装路径。
通过以上步骤,你可以完成FishEngine的搭建和初步配置,进一步的学习和开发则需深入阅读引擎提供的API文档和示例代码。
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0148- DDeepSeek-V4-ProDeepSeek-V4-Pro(总参数 1.6 万亿,激活 49B)面向复杂推理和高级编程任务,在代码竞赛、数学推理、Agent 工作流等场景表现优异,性能接近国际前沿闭源模型。Python00
GLM-5.1GLM-5.1是智谱迄今最智能的旗舰模型,也是目前全球最强的开源模型。GLM-5.1大大提高了代码能力,在完成长程任务方面提升尤为显著。和此前分钟级交互的模型不同,它能够在一次任务中独立、持续工作超过8小时,期间自主规划、执行、自我进化,最终交付完整的工程级成果。Jinja00
auto-devAutoDev 是一个 AI 驱动的辅助编程插件。AutoDev 支持一键生成测试、代码、提交信息等,还能够与您的需求管理系统(例如Jira、Trello、Github Issue 等)直接对接。 在IDE 中,您只需简单点击,AutoDev 会根据您的需求自动为您生成代码。Kotlin03
Intern-S2-PreviewIntern-S2-Preview,这是一款高效的350亿参数科学多模态基础模型。除了常规的参数与数据规模扩展外,Intern-S2-Preview探索了任务扩展:通过提升科学任务的难度、多样性与覆盖范围,进一步释放模型能力。Python00
skillhubopenJiuwen 生态的 Skill 托管与分发开源方案,支持自建与可选 ClawHub 兼容。Python0111