npm exec --package=@electron-forge/cli -c "electron-forge import" 安装后package.json自动生成新的命令 "scripts": { "dev": "vite", "build": "vue-tsc && vite build && electron-builder", "preview": "vite preview", "start": "electron-forge start", "package": "electron-forge package",...
npm install -D unplugin-vue-components unplugin-auto-import npm i -D unplugin-icons unplugin-vue-components 使用 // 配置自动导入element ui组件importAutoImportfrom'unplugin-auto-import/vite'importComponentsfrom'unplugin-vue-components/vite'import{ElementPlusResolver}from'unplugin-vue-components/resolv...
打包Vue npm run build 复制dist文件夹到Electron项目根目录 修改Electron配置文件 修改forge.config.ts文件 const config: ForgeConfig = { packagerConfig: {}, rebuildConfig: {}, makers: [new MakerSquirrel({}), new MakerZIP({}, ['darwin']), new MakerRpm({}), new MakerDeb({})], plugins...
加上windos 是为了全局都能访问 ,之前的 app.config.globalProperties 的写法好是在 (这种事在TS文件下可以访问) //import { getCurrentInstance } from 'vue'//获取Component实例const proxy = getCurrentInstance()?.proxy//console.log(window.electron)console.log(window.isEnglish) console.log(proxy.isEnglish)...
Electron-forge搞出来的包,能有1.7G。 真正的困难是软件相互作用产生的复杂性。 使用Electron,就会本能的想到:既然使用浏览器做UI,那么前端那么多好的UI框架:React、Vue,是不是直接加进去,就如虎添翼了?对,很多人是这么想的,我也不例外,也是这么干的。我把React框架和一些UI组件塞进Electron里面了。 然后第一个...
Vue + Vite 作为前端经常使用的,简单提一下 执行创建 Vue 项目指令 npm create vue@latest 创建一个包含Vue + Vite + TS + Pinia + ESLint + Prettier的项目 Vue3.4 至于标题特地指出Vue3.4版本,主要是新出的几个特性比较香,这里简单提一下 解析器速度提高 2 倍,SFC 构建性能提升,更高效的响应式系统 ...
electron-forge:6.0.0-beta.54 Electron-forge 是一个帮你从项目初始化到打包发布全流程管理的脚手架工具,可整合React、Vue、Webpack、TS等,配置简单统一,容易上手。 下面是详细的使用文档,包括初始化项目、引入到现有项目、使用模板、不同平台的打包配置、发布渠道配置、CLI命令、API参考等几个重要部分,最常用也是...
electron-vite-vue开发桌面应用之开启调试工具(二) 云风网 云风笔记 云风知识库 上篇已经初步搭建完项目,这次配置比较重要的一部分,那就是开启调试工具,这是开发项目比较重要且基础的部分 vite.config.ts配置更新 main: { // Shortcut of `build.lib.entry`....
你可以将你的Web应用直接嵌入到Electron的渲染进程中,并利用Electron的API来实现与主进程的通信。 打包和分发:最后,你需要使用Electron的打包工具(如Electron Forge或Electron Builder)来将你的应用打包成适用于不同操作系统的可执行文件。这些工具会自动处理依赖项、资源文件和配置,并生成可分发的安装包。
快速迭代:使用Electron Forge或Vue CLI快速搭建原型,通过用户测试验证交互流程。 A/B测试:对AI功能的不同实现方案(如本地模型vs云端API)进行对比,选择最优方案。 3. 测试与优化策略 兼容性测试:覆盖主流操作系统版本,使用虚拟化工具(如VirtualBox)模拟低配硬件环境。