本指南介绍如何使用 Windows 应用 开发 CLI 将 Windows 本机功能添加到 Electron 应用程序。 你将了解如何从 Electron 应用调用新式Windows API、使用应用标识进行测试以及分发包。
你将构建的内容
本指南结束时,你将拥有一个电子应用,该应用包括:
- ✅ 调用新式Windows API(Windows SDK 和Windows 应用 SDK)
- ✅ 使用具备 AI 功能的原生插件(Phi Silica 或 WinML)
- ✅ 使用应用标识运行以测试受保护的 API
- ✅ 将包作为已签名的 MSIX 进行分发
先决条件
在开始之前,请确保具备:
- Windows 11(如果使用 Phi Silica 的 AI+ PC)
-
Node.js -
winget install OpenJS.NodeJS --source winget -
.NET SDK v10 -
winget install Microsoft.DotNet.SDK.10 --source winget -
Visual Studio使用本机桌面工作负载 -
winget install --id Microsoft.VisualStudio.Community --source winget --override "--add Microsoft.VisualStudio.Workload.NativeDesktop --includeRecommended --passive --wait"
进程
构建启用了Windows的 Electron 应用涉及三个主要阶段:
1. 设置开发环境
首先,你将使用必要的工具和 SDK 设置开发环境。 这包括:
- 创建或配置 Electron 应用
- 安装 winapp CLI
- 初始化Windows SDK 和所需资产
- 设置生成管道
2. 创建原生插件
接下来,你将创建一个调用Windows API 的本机加载项。 选择以下指南之一:
选项 A: 创建 C++ 通知加载项
了解如何创建调用Windows 应用 SDK通知 API 的 C++ 加载项。 在深入了解更复杂的方案之前,这是了解原生插件的一个很好的起点。
选项 B: 创建 Phi 硅扩展程序
了解如何创建一个 C# 加载项,该加载项使用 Phi 硅 AI 模型汇总设备上的文本。 Phi 硅是一种小型语言模型,可在具有 NPU 的Windows 11设备上本地运行。
选项 C: 创建 WinML 加载项
了解如何创建使用 Windows 机器学习 (WinML) 运行自定义 ONNX 模型进行图像分类、对象检测等的 C# 加载项。
3. 用于分发的包装
最后,将应用打包为 MSIX 进行分发。 这包括:
- 为生产环境构建应用
- 创建和签名 MSIX 包
- 测试已安装的包
- 了解分发选项
快速导航
| 阶段 | 指南 | 学习内容 |
|---|---|---|
| 1️⃣ | Setup | 安装工具,初始化 SDK,配置生成管道 |
| 2️⃣ | C++ 通知加载项 | 创建 C++ 加载项、调用通知 API、使用调试标识进行测试 |
| 2️⃣ | Phi 硅加载项 | 创建 C# 加载项,调用 AI API,使用调试标识进行测试 |
| 2️⃣ | WinML 加载项 | 创建 C# 加载项,调用 WinML API,运行 ONNX 模型,集成 ML |
| 3️⃣ | 打包 | 生成生产应用,创建 MSIX,分发 |
其他资源
- winapp CLI 文档 - 全面的 CLI 参考指南
- 示例 Electron 应用 - 完整运行示例
- AI 开发库 - 所有 AI API 的示例库
- Windows 应用 SDK 示例 - Windows 应用 SDK示例集合
- node-api-dotnet - C# ↔ JavaScript 互操作库
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