WalletConnect/web3modal 1.7.7版本更新解析:连接体验与功能优化
WalletConnect/web3modal是一个流行的Web3钱包连接解决方案,它简化了DApp与各种钱包的集成过程。本次1.7.7版本的更新主要聚焦于提升钱包连接的稳定性和用户体验,特别是在多链环境下的交互处理。
核心改进与优化
网络同步问题修复
版本修复了W3mFrameProvider初始化时缺少当前链ID导致的问题,这个问题曾导致AppKit和安全站点之间的网络同步不一致。现在当用户切换网络时,系统能更可靠地保持状态同步。
钱包显示逻辑优化
针对Solflare和Coinbase等钱包的显示逻辑进行了调整。原先版本中,某些钱包可能因为缺少mobile_link属性而无法正确显示在"所有钱包"列表中。新版本优化了这一判断逻辑,确保用户能够看到所有可用的钱包选项。
社交连接事件增强
在connectSocial应用事件中新增了chainId参数,这一改进解决了用户可能连接到错误网络的问题。开发者现在可以更精确地追踪用户在哪个网络上进行了社交登录。
多命名空间切换改进
修复了当用户切换到不同命名空间时,如果该命名空间之前已经连接过,认证提供商的网络切换功能可能不会被正确调用的bug。这使得跨链操作更加流畅。
用户体验提升
路由逻辑简化
新版本简化了路由逻辑,用回调函数替代了多个参数来处理错误、成功和取消等情况。这一改变使得代码更清晰,也减少了潜在的错误点。
模态框行为优化
修复了在嵌入式模式下,用户连接后可能被错误重定向到连接页面而非账户页面的问题。同时改进了当用户选择不支持的链时模态框的关闭行为,避免给用户造成困惑。
ENS注册错误处理
针对ENS注册过程中可能出现的签名过期错误,现在会正确显示错误信息而不是直接关闭模态框,让用户能更清楚地了解问题所在。
功能增强
远程特性配置
新增了远程特性配置处理能力,这使得开发者可以动态调整应用功能而无需发布新版本,为应用提供了更大的灵活性。
钱包排序保持
修改了fetchFeaturedWallets()函数的实现,现在会创建新的排序数组而不是原地排序,确保钱包的顺序在不同场景下保持一致,提升用户体验的可预测性。
SIWX消息文本更新
改进了SIWX消息文本处理,现在能够从CAIP网络ID中提取网络名称,使得显示给用户的信息更加友好和准确。
技术实现细节
在底层实现上,团队对wagmi连接管理进行了优化,特别是在Vue移动端上下文中,现在能够更彻底地清除连接状态。此外,还修复了一些可能导致内存泄漏或状态不一致的边缘情况。
总结
WalletConnect/web3modal 1.7.7版本通过一系列细致的改进,显著提升了多链环境下的钱包连接体验。从网络同步到错误处理,从UI行为到API增强,这些变化共同构成了一个更稳定、更可靠的Web3连接层。对于开发者而言,这些改进意味着更少的边缘情况需要处理;对于最终用户,则意味着更流畅、更直观的钱包交互体验。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C051
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0126
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