Alfred-Workflow 开源项目安装与使用指南
2024-10-09 19:58:21作者:郁楠烈Hubert
本指南旨在帮助您快速理解并上手 Alfred-Workflow 这一强大的库,它专为在 macOS 系统上的 Alfred 3 和 4 创建工作流而设计。我们将通过以下三个核心部分进行探讨:
1. 目录结构及介绍
Alfred-Workflow 的基本项目结构是模块化的,便于开发者管理。以下是典型的项目结构概览:
Your Workflow/
├── info.plist # 主配置文件,定义工作流的基本信息。
├── icon.png # 工作流的图标。
└── workflow/ # 核心工作流代码存放处。
├── __init__.py # 入口点及全局设置。
├── background.py # 后台任务处理脚本。
├── notify.py # 通知相关处理。
├── Notify.tgz # 可能的通知相关资源文件。
├── update.py # 更新检查逻辑。
├── version # 版本控制文件或脚本。
├── web.py # 与网络交互的逻辑。
└── yourscript.py # 实现特定功能的工作流脚本。
2. 项目的启动文件介绍
启动文件通常指的是位于 workflow/ 目录下的 yourscript.py 或通过 __init__.py 引入的主逻辑。示例中的启动流程建议如下:
# __init__.py 或 yourscript.py
import sys
from workflow import Workflow3
def main(wf):
# 项目的主要逻辑放在这里
pass
if __name__ == '__main__':
wf = Workflow3()
sys.exit(wf.run(main))
此文件负责初始化 Workflow3 对象,并执行 main 函数,其中可以实现所有与工作流相关的功能逻辑。
3. 项目的配置文件介绍
- info.plist: 这个XML文件是每个Alfred工作流的起点,包含了工作流的元数据,如名称、关键字、作者等信息。它对于配置工作流的显示和行为至关重要。
- (配置文件实践): 实际的配置细节分散于代码中,例如使用
cached_data方法时指定的数据存储键值对,或者在info.plist中设定的触发关键词。Alfred-Workflow鼓励通过代码进行动态配置而非独立的配置文件,尽管特定的功能实现可能需要自定义的配置文件或利用环境变量来个性化设置。
通过以上框架,您可以初步了解如何组织和操作一个基于 Alfred-Workflow 的项目。深入学习建议查阅其详细的官方文档和实践案例,以便更全面地掌握其实力。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
HunyuanVideo-1.5暂无简介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
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
Ascend Extension for PyTorch
Python
173
193
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++
647
263
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
269
93
暂无简介
Dart
622
140
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
377
3.32 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.1 K
620
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1