零基础学会开发你的第一个浏览器插件

快速体验

  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容:
    开发一个极简的浏览器新手教程插件,引导用户完成:1) 创建manifest文件;2) 添加图标;3) 编写content script;4) 设计popup页面;5) 打包发布。每个步骤要有可视化指引和代码示例,允许用户直接修改示例代码并实时预览效果。使用Markdown格式展示教程内容。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

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最近想尝试开发浏览器插件,但作为编程新手看到复杂教程就头大?别担心!我用InsCode(快马)平台实践后发现,只需5个简单步骤就能完成一个基础插件开发。整个过程像搭积木一样直观,分享我的实战记录:

第一步:创建manifest文件

manifest.json是插件的身份证,用JSON格式写明名称、版本等基本信息。在平台新建项目时选择「浏览器插件」模板,系统会自动生成基础配置。需要手动补充description描述字段和permissions权限声明(例如访问网页内容的权限)。关键是不用自己写格式,平台有实时校验提示。

第二步:添加插件图标

准备16x16和48x48两种尺寸的PNG图标,命名为icon16.png和icon48.png。在manifest里指定路径后,平台的文件管理器能直接拖拽上传。这里有个新手易错点:图标路径要写相对路径,比如"icons/icon16.png",而不是绝对路径。

第三步:编写content script

这个脚本能修改网页内容。比如想在所有页面右下角加个提示框,就用document.createElement创建div元素,设置好样式后append到body。平台编辑器左侧是代码区,右侧实时显示修改效果,调试特别方便。记得在manifest的content_scripts字段注册脚本和匹配的网址规则。

第四步:设计popup页面

点击插件图标弹出的界面就是popup。新建popup.html和popup.js,用简单HTML写个按钮,JS里加click事件监听。平台提供DOM操作可视化指引,点选元素就能生成对应代码。测试时发现弹出窗口太小?在manifest里设置default_popup尺寸就能解决。

第五步:打包与测试

所有文件准备好后,在平台点击「打包」会自动生成.zip文件。Chrome浏览器打开扩展程序页面,开启开发者模式就能加载插件。我遇到版本号不更新的问题,后来发现每次打包前要手动修改manifest里的version字段。

整个过程最惊喜的是实时预览功能,代码改动立即反映在模拟浏览器环境里。比如调CSS样式时,边改边看效果比反复刷新高效太多。

推荐用InsCode(快马)平台练手插件开发,它的结构化引导和即时反馈对新手特别友好。我这种没接触过前端工程配置的人,半小时就做出了能实际运行的插件。下一步打算试试平台提供的「网页高亮笔记」模板,继续进阶学习!

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    开发一个极简的浏览器新手教程插件,引导用户完成:1) 创建manifest文件;2) 添加图标;3) 编写content script;4) 设计popup页面;5) 打包发布。每个步骤要有可视化指引和代码示例,允许用户直接修改示例代码并实时预览效果。使用Markdown格式展示教程内容。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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