Package a website URL as a desktop application for macOS, Windows, or Linux using pake-cli. Customize its name, icon, window size, and advanced options, then receive the installer file and installation guidance.
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网页开发工程师当需要将任意网页URL封装为独立桌面客户端时，使用此技能可一键生成体积仅约5MB的跨平台（Win/Mac/Linux）原生应用安装包。支持自定义图标与高级配置，助你快速交付轻量级桌面端产品。
설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.
curl、wget、file、tar首次使用前，需要安装 pake-cli 工具：
npm install -g pake-cli
# 或使用 pnpm（推荐）
pnpm install -g pake-cli
收集需求
环境准备
scripts/install_pake.py 检查并安装 pake-cli执行打包
scripts/build_app.py 执行打包输出验证
当需要自定义图标：
当需要高级配置：
--hide-title-bar、--multi-instance）当打包失败：
--debug 参数查看详细日志url：网页 URL（必需）name：应用名称icon：图标路径width：窗口宽度height：窗口高度options：其他可选参数（字典格式）./）生成应用安装包.dmg 安装包（设置 PAKE_CREATE_APP=1 可生成 .app）.msi 安装包.deb 或 .AppImage 包--debug 参数查看详细日志--ignore-certificate-errors功能说明：将 GitHub 网页打包成应用 执行方式：脚本调用
from scripts.build_app import build_app
result = build_app(
url="https://github.com",
name="GitHub"
)
# 输出：GitHub.dmg / GitHub_x64.msi / GitHub_x86_64.deb
功能说明：自定义窗口大小和图标 执行方式：脚本调用
result = build_app(
url="https://chat.openai.com",
name="ChatGPT",
icon="https://example.com/icon.png",
width=1400,
height=900,
options={
"hide-title-bar": True,
"always-on-top": False
}
)
功能说明：允许同时打开多个应用窗口 执行方式：脚本调用
result = build_app(
url="https://example.com",
name="MyApp",
options={
"multi-instance": True,
"activation-shortcut": "CmdOrControl+Shift+P"
}
)
生成的应用内置以下快捷键：
| 操作 | macOS | Windows/Linux |
|---|---|---|
| 刷新页面 | ⌘ + R | Ctrl + R |
| 隐藏窗口 | ⌘ + W | Ctrl + W |
| 放大/缩小 | ⌘ + +/- | Ctrl + +/- |
| 重置缩放 | ⌘ + 0 | Ctrl + 0 |
| 复制 URL | ⌘ + L | Ctrl + L |
| 返回首页 | ⌘ + Shift + H | Ctrl + Shift + H |
| 开发者工具 | ⌘ + Option + I | Ctrl + Shift + I（仅调试模式） |
| 清除缓存重启 | ⌘ + Shift + Delete | Ctrl + Shift + Delete |
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Generate character images, backgrounds, synthetic speech, and music for product videos featuring 小省导购员, a digital shopping presenter. Coordinate these assets with InfiniteTalk to produce a 25-second vertical video made from five scenes.
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Organize parsed documents into four color-coded cards covering facts, explanations, risks, and actions. Preserve source references and generation details so readers can review evidence, identify uncertainty, and consider next steps in research, financial, or legal analysis.
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Record operations across multiple AI agents and connect events into a traceable history. Search records by tracking ID, time window, or responsible component to support audits and investigations, with local storage available when the vector database fails.
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Screen documents and external URLs before they enter a processing workflow. Check blocked domains and document permissions, then produce a pass or reject decision, a risk report, and a tracking ID for later review.
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