Kirby CMS 4.8.0版本发布:安全增强与功能优化
项目简介
Kirby是一款基于PHP开发的现代化内容管理系统(CMS),以其简洁高效、灵活可扩展的特点受到开发者喜爱。它采用文件系统存储内容,无需数据库,特别适合中小型网站和定制化开发项目。
安全增强:文件重定向控制
本次4.8.0版本最重要的更新是增加了对内容文件夹中原始文件重定向的控制功能。在之前的版本中,用户可以通过类似https://yourdomain.com/some-page/some-file.jpg的简洁URL访问媒体文件夹中的原始文件,系统会自动重定向到实际文件位置。
虽然这种设计提供了整洁的URL,但也存在潜在的安全风险:如果文件名容易被猜测,可能导致未授权的访问。新版本通过配置文件提供了两种控制方式:
-
全局禁用:在配置文件中设置
'content' => ['fileRedirects' => false]将完全禁用文件重定向功能。 -
条件控制:通过回调函数可以针对特定文件进行精细控制。例如,可以只对名为"supersecret.jpg"的文件禁用重定向,而保持其他文件的重定向功能。
return [
'content' => [
'fileRedirects' => function ($file) {
if ($file->filename() === 'supersecret.jpg') {
return false;
}
return true;
}
]
];
这一改进为需要更高安全性的项目提供了额外的保护层,特别是那些包含敏感文件的网站。
功能优化与改进
图像处理增强
新版本增加了对图像ratio选项的数值支持,使开发者可以更灵活地控制图像的宽高比。这意味着现在可以直接使用数字值(如1.5)而不仅限于字符串形式(如"3/2")来定义图像比例。
环境变量验证
对KIRBY_RENDER环境变量的布尔选项增加了验证功能,确保配置值的正确性,避免因配置错误导致的意外行为。
问题修复
-
移动端优化:调整了面板中保存按钮在移动设备上的显示大小,提升移动端用户体验。
-
数字输入改进:支持
step: any属性,允许输入任意小数位数的数值。这一改进特别适合需要高精度数值的场景,如地理坐标(lat/lng)的输入。 -
多语言支持:修复了选择字段(select field)中占位符(placeholder)选项的翻译问题,使其能够正确支持多语言环境。
-
界面显示问题:解决了多选字段中标签溢出的问题,改善了界面显示效果。
技术维护更新
- 更新了PHP和JavaScript依赖库,确保系统安全性和稳定性。
- 在单元测试中标准化了时区设置,提高测试的一致性和可靠性。
升级建议
对于使用Kirby CMS的项目,特别是那些对文件安全性有较高要求的网站,建议尽快升级到4.8.0版本以利用新的安全功能。升级前应确保:
- 测试环境中验证新版本与现有功能的兼容性
- 根据项目需求评估是否需要调整文件重定向设置
- 检查依赖插件是否支持新版本
这次更新在保持系统稳定性的同时,提供了更强大的安全控制和更完善的功能支持,是Kirby发展历程中的一次重要版本迭代。
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