原文地址：https://www.lxware.cn/archives/halo-meilisearch Halo 从 2.0 版本开始支持了全文搜索功能，自带的 Lucene 搜索引擎在轻度使用场景下可以满足需求，但在重度依赖搜索功能的场景下，可能在搜索速度和用户体验上存在不足，这时我们会更推荐使用独立的搜索引擎。 本文将介绍如何使用 https://www.meilisearch.com/ 搜索引擎来提升 Halo 网站的搜索体验。 搭建 Meilisearch 服务 部署 Meilisearch 服务通常有两种方式：你可以选择自行在服务器上托管，或者使用 Meilisearch 官方提供的云服务。 云服务 访问 https://www.meilisearch.com/cloud 注册账号，根据引导创建项目。创建完成后，可以在控制台获取实例地址和 Master Key。 需要特别注意 Meilisearch 云服务的计费方式。 自托管 下面介绍两种常见的部署方式： 使用 Docker Compose 独立编排部署 这种方式适合多个项目需要同时使用一个 Meilisearch 服务的场景。 部署完成后，你可以配置域名和反向代理来暴露服务到公网。 services: meilisearch: image: getmeili/meilisearch:v1.15 restart: unless-stopped ports: - "7700:7700" environment: - MEILI_ENV=production - MEILI_MASTER_KEY=<your-super-secret-master-key-here> volumes: - meilisea...

原文地址：https://www.lxware.cn/archives/halo-content-tools 在 Halo 社区中，导入 Markdown 和 Word 文档的需求一直很高，但社区一直缺乏完善的解决方案。其主要原因在于 Markdown 和 Word 的文档格式较为复杂，难以完美支持所有格式特性，且图片资源的处理存在技术难点。 现在，社区中已经有了一个插件可以很好地支持导入 Markdown 和 Word 文档，它就是 https://www.halo.run/store/apps/app-SUvBR。该插件不仅支持导入 Markdown 和 Word 文档，还能够智能处理和导入图片资源，为用户提供了完整的文档迁移解决方案。 安装 可以通过以下两种方式安装插件： 访问 https://www.halo.run/store/apps/app-SUvBR 页面直接下载 在 Console 内置的应用市场中搜索 内容助手 进行安装 导入 Markdown 文档 安装并启用插件后，就可以在 Console 侧边菜单的工具中找到 文章导入 的入口。点击进入后，选择 Markdown 导入 选项卡即可开始导入，如下图： 功能详解 选择 Markdown 文件：用于选择单个 Markdown 文档，支持 .md 格式文件。 选择 Markdown 文件夹：用于选择包含 Markdown 文档的文件夹。选择文件夹后，系统会自动扫描其中的所有 Markdown 文档以及图片资源（如有）。 选择图片文件夹：用于选择 Markdown 文档中引用的图片资源。选择文件夹后，系统会自动扫描其中的所有图片资源并在导入时自动关联。 转为富文本格式：默认情况下，导入的 Markdown 文档会保持原有的 Markdown 格式。如果勾选此选项，系统会将文档转换为富文本格式，便于后续使用 H...

引言 随着大语言模型（LLM）技术的快速发展，我们正在见证软件开发领域的一场革命。从 ChatGPT 到 Claude，从 GitHub Copilot 到各种 AI 编程助手，人工智能正在深刻改变着开发者的工作方式。 在这个 AI 驱动的时代，Agent（智能代理）概念应运而生。Agent 不仅能理解自然语言指令，还能执行复杂的任务流程，真正实现了"对话式编程"的愿景。而 MCP（Model Context Protocol）作为连接 AI 模型与外部工具的标准协议，为构建强大的 AI Agent 提供了技术基础。 MCP 的出现解决了一个关键问题：如何让 AI 模型安全、高效地与各种外部系统交互。通过标准化的协议，开发者可以创建各种 MCP 工具，让 AI 助手能够执行文件操作、API 调用、数据库查询等复杂任务。 本文将介绍如何使用 1Panel-mcp 工具，在 AI 编辑器中实现自动将网站项目部署到 1Panel 中。 配置 1Panel-mcp 中只提供了一个工具，即 deploy_website，用于将静态网站项目部署到 1Panel 中，并支持自动创建网站配置。下面将主要介绍在 VSCode 和 Cursor 中如何配置并使用此工具。 VSCode: 打开 VSCode 的配置文件，添加以下配置： { "mcp": { "inputs": [], "servers": { "1panel-mcp": { "command": "npx", "args": [ "-y", "1panel-mcp" ], "env": { "ONEPANEL_API_KEY": "TOSXWBVfcG7dLlD1Gj0DK5...

前情提要 Halo 插件的 UI 部分（Console / UC）的实现方式其实很简单，本质上就是构建一个结构固定的大对象，交给 Halo 去解析，其中包括全局注册的组件、路由定义、扩展点等。 基于这个前提，在实现插件机制时，主要面临的问题就是如何将这个大对象传递给 Halo。当初做了非常多的尝试，最终选择构建为 IIFE（Immediately Invoked Function Expression，立即执行函数），然后 Halo 通过读取 window[PLUGIN_NAME]（PLUGIN_NAME 即插件名）来获取这个对象。 构建方案采用 Vite，并提供了统一的构建配置。回过头来看，这个方案存在不少问题： 会污染 window 对象，虽然目前并没有出现因为这个导致的问题，但是从长远来看，这个方案并不是最优的。 Vite 不支持 IIFE / UMD 格式的代码分割（主要是 Rollup 还不支持），无法像 ESM（ECMAScript Module）那样实现异步加载模块的机制。 基于第 2 点，如果插件中实现了较多的功能，可能会导致最终产物体积巨大，尤其是当用户安装了过多的插件时，会导致页面加载缓慢。 以 www.halo.run 为例，gzip 之前接近 10M 的 bundle.js，gzip 之后也有 2M - 3M。 以此博客为例，gzip 之后也有 1.8M 的 bundle.js。 基于第 2 点，如果不支持代码分块（Chunk），也无法充分利用资源缓存，访问页面时，也会一次性加载所有插件的代码（即便当前页面不需要）。 基于以上问题，我开始寻找其他替代方案，最终通过翻阅 Rspack（Webpack 的 Rust 实现）的文档发现，Webpack 能够通过配置实现 IIFE 格式的代码分割，最终选择 Rspack 作为尝试。 基本的 Rspack 配置...

如果你看到了这一篇文章，那么证明你已经安装成功了，感谢使用 Halo 进行创作，希望能够使用愉快。

下班后逛超市，买了些水果和面包回到家里，发现冰箱早已被老妈塞满，一包不知道几天前的蔬菜，还有四处散落着的剩饭。整个人瞬间都不好了，老妈，冰箱真的不是万能永久保鲜的…… 不过，如果世界没有冰箱，我们每天吃的岂不都是新鲜蔬菜？细细一想，却不无道理。 生活中，我们经常把新鲜蔬菜放进冰箱，这些新鲜蔬菜则期待

雨云香港四区今天(7月1日)上货了,林雨在香港机房奋战一天的成果 配置如下: 机房 cpu 内存 硬盘 宽带 流量

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