Lichess移动端盲人模式棋盘导航优化方案解析
2025-05-13 22:39:30作者:毕习沙Eudora
背景与问题定位
Lichess作为知名开源国际象棋平台,其盲人模式在桌面端表现良好,但在移动设备上存在显著的可访问性问题。核心痛点在于:
- 棋盘可视区域受限:移动端竖屏状态下仅能显示约5列棋盘(如a8-e8),剩余列需要横向滚动才能查看
- 空间认知障碍:盲人用户无法通过触觉连续探索完整棋盘,必须反复滚动导致空间定位困难
- 操作断层:在探索某一行(如第8横排)时,需要中断触觉交互进行滚动操作
技术解决方案演进
初步方案评估
开发团队最初提出两种技术路径:
-
自适应布局方案:强制棋盘格子宽度为屏幕宽度的1/8,确保所有格子同时可见
- 优点:保持现有UI结构,改动量小
- 挑战:在小屏设备上格子可能过小影响操作精度
-
全屏模式方案:类似禅模式的专注视图,隐藏非核心元素
- 优点:最大化利用屏幕空间
- 缺点:需要额外开发视图切换逻辑
最终技术决策
经过实际测试验证,团队确定了分阶段实施方案:
-
紧急修复:优先修改CSS布局算法,强制棋盘区域遵守以下规则:
.chessboard { display: grid; grid-template-columns: repeat(8, 12.5%); overflow-x: visible; }确保在任何屏幕宽度下都保持8等分布局,禁用横向滚动
-
体验增强:后续计划开发专用全屏模式,包含:
- 动态调整的触摸热区(touch target)
- 屏幕阅读器优化的事件触发器
- 保留必要信息(计时器、最后走棋)的简约布局
移动端无障碍交互设计要点
针对盲人用户的实际操作特征,方案特别考虑了:
-
连续探索需求:保持棋盘物理连续性,支持以下探索模式:
- 横向/纵向连续滑动识别
- 对角线路径追踪
- 格子边界明确感知
-
触摸反馈机制:
- 即时语音播报当前格子坐标
- 触觉振动反馈(针对支持设备)
- 走棋确认的二次验证
-
上下文保持:
- 持久可见的回合指示器
- 非侵入式的错误提示
- 快捷返回标准视图的出口
技术实现挑战
在跨平台适配过程中遇到的主要技术难题包括:
- 响应式设计冲突:原有媒体查询规则与小屏布局需求存在矛盾
- 触摸事件竞争:需要区分探索性触摸与走棋操作意图
- 屏幕阅读器兼容性:不同平台的TTS引擎对动态内容更新处理差异
解决方案采用:
- 触摸延迟判定算法(300ms阈值区分滑动与点击)
- ARIA实时区域标记
- 渐进增强的交互策略
未来优化方向
当前方案为第一阶段改进,后续计划:
-
引入棋盘物理模型仿真,支持:
- 压力感应触摸
- 边缘回弹效果
- 多指缩放操作
-
开发语音指令系统:
- 坐标直呼导航
- 走棋语音确认
- 局面分析请求
-
建立无障碍测试套件:
- 自动化屏幕阅读器测试
- 触摸路径分析工具
- 认知负荷评估模型
该改进方案体现了Lichess团队对无障碍设计的持续承诺,通过技术创新确保视障棋手能获得与明眼用户对等的移动端体验。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
245
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
672
157
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
662
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218