Avo项目v3.21.0版本发布:功能增强与问题修复
Avo是一个基于Ruby on Rails的开源管理面板框架,它允许开发者快速构建功能丰富的后台管理系统。通过Avo,开发者可以轻松创建数据管理界面、自定义操作和可视化仪表板,而无需编写大量前端代码。Avo遵循"约定优于配置"的原则,提供了大量开箱即用的功能,同时保持高度可定制性。
核心功能增强
本次3.21.0版本带来了多项功能改进,进一步提升了开发体验和系统灵活性:
-
集群分割线支持:新增了集群(Cluster)分割线功能,使得在表单中将相关字段分组显示时,可以通过视觉分割线增强可读性。这对于包含大量字段的复杂表单特别有用。
-
自定义路由集成:
mount_avo
方法现在支持传入自定义路由块,这为开发者提供了更大的灵活性,可以在Avo路由上下文中添加自己的定制路由。 -
索引页记录分配:现在可以直接从索引页面执行记录分配操作,简化了批量处理记录的流程,提升了管理效率。
-
许可证响应配置:新增了
clear_license_response_on_deploy
配置选项,为许可证管理提供了更细粒度的控制。
关键问题修复
开发团队修复了多个影响用户体验的问题:
-
多态关联修复:解决了
belongs_to
多态关联在集群中的显示问题,并修复了多态持有者div的隐藏逻辑。 -
嵌套表单改进:修复了嵌套表单中的标签字段问题,确保数据正确保存和显示。
-
过滤器稳定性:
- 修复了关联字段上的过滤器功能
- 确保在使用"从...获取值"时保留过滤值
- 解决了独立
index_control
操作的self.query
填充问题
-
操作菜单可见性:修正了操作下拉菜单的显示问题,确保菜单在打开时保持可见并位于最上层。
-
资源管理改进:
- 在资源管理器的
fetch_resources
和初始化过程中正确标记BaseResource
为抽象类 - 修复了通过父资源编辑时的导航问题
- 解决了数组资源上的行操作问题
- 在资源管理器的
技术优化与重构
本次版本包含多项内部改进:
-
代码清理:移除了不再使用的遗留代码,保持代码库整洁。
-
字段类型增强:
- 为键值字段添加了
store_accessor
支持 - 允许进度字段提交nil值
- 为键值字段添加了
-
组件解耦:将卡片逻辑从组件中分离出来,提高了代码的可维护性。
依赖项更新
项目持续保持依赖项的最新状态:
- 更新了所有Ruby Bundler依赖(2025年5月8日、15日、22日、29日)
- 更新了所有Yarn依赖(同期)
- 安全更新了trix编辑器(2.1.14 → 2.1.15)
总结
Avo 3.21.0版本在保持稳定性的同时,引入了多项实用功能和重要修复。这些改进特别关注开发者体验和数据管理效率,使得构建复杂管理界面更加顺畅。对于现有用户来说,升级到这个版本将获得更可靠的多态关联处理、更灵活的配置选项以及更直观的界面交互。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~044CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0300- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









