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使用 Electron 将在线网页封装成独立的 Windows 桌面应用程序Dr.aiVoss。npm start显示了自定义图标 ✅打包时因为网络问题无法下载签名工具，导致图标无法嵌入到 exe 文件中 ❌解决方案有几个：方案1：手动下载签名工具缓存# 手动下载 winCodeSign-2.6.0.7z 并放到缓存目录方案2：使用 ResHacker 或其他工具手动修改图标方案3：暂时接受现状（
window启动websocket 服务工具，用于本地测试调试。
如何搭建一个完整的 Electron 应用；使用与ipcMain实现文件交互；利用markedDOMPurify实现 Markdown 渲染与防注入；构建一个跨平台可用的 Markdown 编辑器。
新项目要求做一个语音机器人，类似于小爱同学的桌面端；我的任务是做一个简单的demo调研一下语音唤醒是否可以使用；当时做了两版；
本文记录了在鸿蒙PC上基于Electron+FFmpeg的媒体转码链路开发过程中遇到的典型问题及解决方案。通过分析错误现象、排查根因并给出修复代码，最终实现了音频重编码+视频流复制的完整转码功能。主要问题包括：编码器缓冲处理不当导致EAGAIN错误、输出路径拼写错误、时间戳不连续引发的时长异常、流处理不完整等。修复方案涉及引入编码器drain机制、路径规范化、连续PTS生成、多流处理等关键改进。文
nodejs/electron通过audify模块调用WASAPI loopback获取数据流, 将数据流给ffmpeg进行封装, 从而实现录音功能
新手期：用setState+ 状态提升成长期：引入Provider管理共享状态成熟期：全面采用架构期：结合 Clean Architecture，Provider 仅用于 presentation 层完整模板 GitHub掌握状态管理，你就掌握了 Flutter 应用的“心脏”。编辑json编辑"icons": [项目WebWindowsmacOSLinux✅ 响应式布局☐☐☐☐✅ PWA 支持☐
本架构设计基于 Electron + Playwright 技术栈，实现了一个功能完整、架构清晰的一文多发应用。多 Tab 设计：在应用内实现多个站点的同时管理，无需打开外部浏览器登录状态持久化：每个站点仅需登录一次，下次启动自动恢复插件化架构：便于扩展新的自媒体站点支持良好的用户体验：直观的界面设计，清晰的发布流程高性能：通过 BrowserContext 池和任务队列机制，优化资源使用该架构设
通过electron + Vue + webRTC实现效果如下图所示，可以在主面板对鼠标、键盘和屏幕进行分别控制。
本文详细介绍已打包 Electron 程序的调试方法，包括主进程与渲染进程调试技巧、asar 文件解包与修改、调试工具安装等，解决 WebSockets request was expected 等常见问题，适合 Electron 开发者快速排查程序故障。
打造自媒体+AI工具，离不开Electron，搞自动化，离不开CEF。此二者，同出而异名。CEF 是的缩写，即“Chromium嵌入式框架”，是一套基于 Google Chromium 项目的开源嵌入式浏览器框架，允许开发者将 Chromium 浏览器内核嵌入到自己的应用程序中，实现网页内容渲染、JavaScript 执行、浏览器功能集成等能力。
通过Chrome DevTools Protocol（CDP）直接操作网络层，支持全流程拦截。通过上述方案，可灵活实现从协议握手到消息内容的全面控制，具体实施时可参考。：需完全控制WebSocket消息收发流程，支持实时修改请求/响应内容。：需要更底层控制（如拦截握手阶段、修改HTTP头、重定向请求）实现，拦截所有WebSocket连接的创建和消息事件。：快速调试场景，无需代码深度集成。：通过预加
HTML打印完美解决方案：web-print-pdf npm包 摘要：本文探讨了HTML打印面临的技术挑战，包括浏览器打印的局限性、样式控制复杂性和常见打印插件（如Lodop、iframe和Canvas方案）的优缺点。重点介绍了web-print-pdf npm包如何通过现代化技术架构完美解决这些问题：支持静默打印、精确控制打印参数、完美还原HTML/CSS/JavaScript内容，并提供了企业
/ Web3.js 模块架构core: {web3: "主入口类",providers: "提供者模块 - 连接区块链",eth: "以太坊区块链交互",net: "网络信息",utils: "工具函数库"},contracts: "智能合约交互",accounts: "账户管理",personal: "账户操作（已弃用）",bzz: "Swarm去中心化存储",shh: "Whisper协议"完
本文系统解析Windows桌面开发技术栈，涵盖界面交互、数据处理、网络通信、调试与安全等核心模块。技术架构图谱展示了界面库（Qt/WPF/Electron等）、基础工具链（SPDLog/SQLite等）、多媒体（FFmpeg）、插件化（DLL动态加载）及软件发布全流程（签名/加密/升级）。技术选型需权衡性能、跨平台和开发效率，如C++体系适合高性能应用，Electron/Flutter适合跨平台项
本文介绍了在鸿蒙PC平台上使用Electron进行跨平台应用开发的环境搭建方法。Electron结合鸿蒙系统可复用Web技术栈，利用鸿蒙分布式能力实现全场景应用体验。文章详细说明了开发环境配置要求，包括操作系统、IDE、Node.js版本等，并提供了工具下载链接。通过DevEco Studio打开Electron项目，使用2in1模拟器运行应用，解决GPU加速导致的渲染问题。该技术组合为开发者提供
本文介绍了如何将一个简单的网页应用打包成Electron桌面程序。首先需要准备好HTML、CSS和JavaScript文件，然后初始化Electron项目并安装依赖。通过创建主进程文件(main.js)和配置package.json，即可运行基本的Electron应用。接着使用electron-builder进行打包，生成可执行安装包。文章还提供了解决常见问题的方案，如权限不足、下载超时等，并详细
智慧教育融合平台作为鸿蒙 + Electron 技术融合的核心行业应用，其核心价值在于通过分布式技术打破教育场景的 “信息孤岛”，通过跨端协同提升教学与管理效率，通过数据驱动实现个性化教学与精准管理。本文从教育行业痛点、技术选型、架构设计、核心场景落地、挑战解决到未来演进，全面阐述了平台开发的全流程逻辑，强调了 “端 - 边 - 云” 三级架构、教育安全、易用性等教育场景关键诉求。
智慧农业管理平台作为鸿蒙 + Electron 技术融合的核心国家战略场景应用，其核心价值在于通过分布式技术打破农业行业的 “设备孤岛” 与 “数据孤岛”，通过跨端协同提升农业生产效率与管理水平，通过数据驱动实现精准化、绿色化生产，最终助力农业数字化转型与乡村振兴。本文从农业行业痛点、技术选型、架构设计、核心场景落地、挑战解决到未来演进，全面阐述了平台开发的全流程逻辑，强调了 “端 - 边 - 云
智慧医疗服务平台作为鸿蒙 + Electron 技术融合的核心民生场景应用，其核心价值在于通过分布式技术打破医疗行业的 “设备孤岛” 与 “数据孤岛”，通过跨端协同提升诊疗效率与医疗资源利用率，通过安全合规保障患者隐私与诊疗安全，最终实现 “高效、安全、普惠” 的医疗服务目标。本文从医疗行业痛点、技术选型、架构设计、核心场景落地、挑战解决到未来演进，全面阐述了平台开发的全流程逻辑，强调了 “端 -
智慧校园管理平台作为鸿蒙 + Electron 技术融合的核心教育场景应用，其核心价值在于通过分布式技术打破校园行业的 “设备孤岛” 与 “数据孤岛”，通过跨端协同提升教学效率与管理水平，通过安全合规保障学生隐私与校园安全，最终实现 “教学智能化、管理精准化、服务便捷化、家校协同化” 的教育数字化目标。本文从教育行业痛点、技术选型、架构设计、核心场景落地、挑战解决到未来演进，全面阐述了平台开发的全
智慧物流管理平台作为鸿蒙 + Electron 技术融合的核心产业场景应用，其核心价值在于通过分布式技术打破物流行业的 “设备孤岛” 与 “数据孤岛”，通过跨端协同提升仓储、运输、配送全环节效率，通过安全追溯满足行业合规要求，最终实现 “全链路可视、高效协同、成本可控、安全可信” 的物流数字化目标。本文从物流行业痛点、技术选型、架构设计、核心场景落地、挑战解决到未来演进，全面阐述了平台开发的全流程
智慧社区管理平台作为鸿蒙 + Electron 技术融合的核心民生场景应用，其核心价值在于通过分布式技术打破社区行业的 “设备孤岛” 与 “数据孤岛”，通过跨端协同提升便民服务效率与物业运维水平，通过安全合规保障居民隐私与社区安全，最终实现 “服务更便捷、安防更智能、管理更精细、邻里更温馨” 的社区治理目标。本文从社区服务行业痛点、技术选型、架构设计、核心场景落地、挑战解决到未来演进，全面阐述了平
智慧零售运营平台作为鸿蒙 + Electron 技术融合的核心消费场景应用，其核心价值在于通过分布式技术打破零售行业的 “全渠道孤岛” 与 “设备孤岛”，通过跨端协同提升门店运营效率与消费者体验，通过数据驱动实现精准营销与供应链优化，最终实现零售行业的数字化转型。本文从零售行业痛点、技术选型、架构设计、核心场景落地、挑战解决到未来演进，全面阐述了平台开发的全流程逻辑，强调了 “端 - 边 - 云”
大家好，我做了一个小工具 Everything AI Chat，把 Everything 的极速本地搜索 和 大模型的自然语言理解结合在一起。一句话：你可以像和朋友聊天一样描述要找的文件，工具会把你的话自动“翻译”成精准的 Everything 搜索语法，几乎秒回结果。与其背复杂的搜索语法，不如把需求扔给 AI，让它来写语法、我来拿结果。•对话式 refine：搜到后还能继续补充条件，比如“只看
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