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vscode-demo-time

vscode-demo-time

本地服务
github.com/estruyf开发工具2483 周前更新

关于 vscode-demo-time

vscode-demo-time 是一个 VS Code 扩展的 MCP 服务,可让 AI 助手配合 Demo Time 工作,协助规划演讲、制作幻灯片并编写演示脚本。适合需要进行编码演示和技术分享的开发者,扩展本身支持在 VS Code 中按脚本执行演示。

主要功能

  1. 01脚本化的编码演示
  2. 02代码片段高亮
  3. 03在 VS Code 内展示幻灯片
  4. 04可自定义的 VS Code 命令与任务
  5. 05与 PowerPoint 的集成

适用场景

  1. 01让 AI 助手帮助规划技术演讲内容
  2. 02借助 AI 生成幻灯片及演示脚本
  3. 03在 VS Code 中按步骤进行代码演示

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

mcp.json · 通用配置
{
"mcpServers": {
"estruyf-vscode-demo-time": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@demotime/mcp"
]
}
}
}
启动命令npx -y @demotime/mcp

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境(如 Node.js 18+)。各客户端的配置文件位置不同,请参考客户端文档。

安装包
npm@demotime/mcp0.0.55

工具

1

收录的工具列表 · 更新于 2 周前

参数类型必填说明
querystring是

详细介绍

演示时刻

Demo Time 让你能够编写脚本,轻松完成完美的编码演示,并在 Visual Studio Code 中无缝展示幻灯片。 避免拼写错误和操作失误,让演示更吸引人、更轻松。

Visual Studio Marketplace 安装次数 赞助该项目

文档 👉 demotime.show

Demo Time

功能

  • 脚本化演示:自动执行编码演示,让流程始终流畅。
  • 代码高亮:突出显示特定代码片段,吸引观众注意。
  • 集成幻灯片:直接在 VS Code 中展示幻灯片,获得连贯的体验。
  • 可自定义操作:将各种 VS Code 命令和任务作为演示的一部分执行。
  • PowerPoint 集成:使用 PowerPoint 集成 在幻灯片和代码之间无缝切换。
  • AI 技能:让 GitHub Copilot、Claude Code 和其他 AI 助手规划演讲、创建幻灯片和主题,并使用 Demo Time AI 技能 编写演示脚本。

入门

  1. 安装:安装扩展。
  2. 初始化:安装后,在 VS Code 中打开资源管理器面板,初始化项目中的扩展。找到 Demo Time 视图并点击“初始化”按钮。此操作会在工作区中创建一个 .demo 文件夹,其中包含 demo.json 或 demo.yaml 文件,具体取决于你选择的格式。
  3. 创建演示:在 act 文件中填入操作,并根据需要定义每个步骤和操作。有关可用操作的更多信息,请参阅支持的操作文档部分。

文档

如需详细说明、高级配置和最佳实践,请参阅 https://demotime.show 上的完整文档。该资源提供了深入的指南和示例,帮助你充分发挥扩展的功能。

act 文件示例

以下是一个演示示例:

{
  "$schema": "https://demotime.show/demo-time.schema.json",
  "title": "Sample demo",
  "description": "This is a sample demo configuration to show the capabilities of the extension.",
  "demos": [
    {
      "title": "Step 1",
      "description": "This is step 1",
      "steps": [
        {
          "action": "create",
          "path": "sample.json",
          "content": "{\n  \"firstName\": \"Elio\",\n  \"lastName\": \"Struyf\"\n}"
        },
        {
          "action": "open",
          "path": "sample.json"
        },
        {
          "action": "highlight",
          "path": "sample.json",
          "position": "2:3"
        }
      ]
    },
    {
      "title": "Step 2",
      "description": "This is step 2",
      "steps": [
        {
          "action": "snippet",
          "contentPath": "./snippets/insert_and_highlight.json",
          "args": {
            "MAIN_FILE": "sample.json",
            "CONTENT_PATH": "content.txt",
            "CONTENT_POSITION": "3",
            "HIGHLIGHT_POSITION": "4"
          }
        }
      ]
    }
  ]
}

你也可以在以下 GitHub 仓库中查看完整示例:

测试

运行 lint 检查和单元测试:

npm run lint
npm test

测试使用 Jest 并内置覆盖率统计。新测试位于 tests/ 目录中。

支持

如果你喜欢我的作品并觉得它们有用,不妨考虑赞助我和生态系统,助力开源事业的可持续发展。谢谢!

许可证

本项目根据 Apache License 2.0 许可,详情请参阅 LICENSE 文件。

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从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。