Project Graph项目删除功能优化:快捷键支持与UI改进
在图形编辑类软件中,删除操作是最基础也是最高频使用的功能之一。Project Graph作为一款图形化工具,其删除功能的用户体验直接影响着用户的工作效率。近期,该项目针对删除功能进行了两项重要优化:添加Delete键快捷操作和简化工具栏UI设计。
删除快捷键的必要性
原版本中,Project Graph提供了两种删除方式:右键拖动删除和工具栏按钮删除。右键拖动虽然便捷,但存在明显局限性——只能删除一条直线上的内容。对于需要大面积删除的场景,用户必须依赖框选功能配合工具栏的删除按钮,而缺乏快捷键支持使得这一高频操作变得低效。
在专业图形软件中,快捷键是提升工作效率的关键因素。根据用户反馈,开发团队意识到为删除功能添加键盘快捷键(特别是Delete键)的迫切性。Delete键作为计算机操作系统中通用的删除快捷键,其使用习惯已经深植用户心智。在大多数设计软件(如Photoshop、Illustrator等)和IDE中,Delete键都承担着删除选中对象的职责。
技术实现方案
新版本中,开发团队为Project Graph添加了Delete键的事件监听。当用户选中一个或多个图形节点后,按下Delete键即可直接删除选中对象,无需再移动鼠标寻找工具栏按钮。这一改进显著提升了批量删除操作的流畅度。
从技术实现角度看,这通常涉及:
- 在应用全局添加键盘事件监听器
- 判断当前是否有选中的图形元素
- 当Delete键按下时,触发与工具栏删除按钮相同的删除逻辑
- 确保删除操作后及时更新视图和数据结构
工具栏UI优化
原版本工具栏存在三个相同的删除图标,但只有第一个具有实际功能。这种设计不仅造成用户困惑,也浪费了宝贵的界面空间。经过分析,开发团队确认这是早期开发阶段的占位设计,用于测试工具栏的渲染机制。
在优化后的版本中:
- 移除了冗余的占位图标
- 仅保留一个功能完整的删除按钮
- 为未来可能添加的对齐等工具按钮预留了扩展空间
这种简化设计遵循了界面设计的"少即是多"原则,减少了用户的认知负担,使界面更加清晰直观。
用户体验提升
这两项改进虽然看似简单,但对用户体验的提升是显著的:
- 操作效率提升:Delete键的加入使得删除操作时间从"移动鼠标+点击"缩短为"单次按键"
- 操作一致性:与主流软件保持一致的快捷键设计降低了用户的学习成本
- 界面简洁性:去除冗余图标使界面更加专注,减少了用户的困惑
- 操作灵活性:快捷键与按钮并存的设计满足了不同用户的操作偏好
总结
Project Graph通过这次删除功能的优化,展示了良好的用户体验设计理念:识别高频操作痛点,遵循用户既有习惯,保持界面简洁明了。这种持续改进的态度对于开源项目尤为重要,它不仅能提升现有用户的使用体验,也能吸引更多潜在用户。
对于开发者而言,这个案例也提醒我们:即使是看似简单的功能,也需要从多个维度(操作方式、界面设计、性能等)进行持续优化,才能真正满足用户的需求。在未来的版本迭代中,Project Graph可以考虑进一步扩展快捷键体系,为用户提供更高效的操作体验。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-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。00