Nocobase v1.6.26 版本发布:增强区块功能与修复关键问题
Nocobase 是一款开源的、面向开发者的低代码开发平台,它通过提供丰富的区块组件和可视化配置能力,帮助开发者快速构建企业级应用。本次发布的 v1.6.26 版本主要围绕区块功能的增强和多个关键问题的修复展开,进一步提升了平台的稳定性和用户体验。
核心功能增强
Iframe 区块支持 allow 属性配置
在本次更新中,iframe 区块获得了更强大的安全控制能力。开发者现在可以为 iframe 配置 allow 属性,这一特性对于需要嵌入第三方内容的应用场景尤为重要。通过 allow 属性,开发者可以精确控制 iframe 中可以使用的浏览器特性,如摄像头、麦克风、全屏等权限,从而在提供丰富功能的同时确保应用的安全性。
模板打印支持 Select 选项的标签值对
模板打印功能得到了重要增强,现在支持处理包含标签值对({ label, value })的 Select 选项。这一改进使得在打印模板中能够更准确地显示下拉选择框的内容,而不仅仅是存储的值。对于需要生成报表或导出数据的业务场景,这一功能显著提升了数据的可读性和专业性。
关键问题修复
客户端体验优化
-
嵌套子页面区块列表显示问题:修复了在嵌套子页面中,鼠标悬停在"添加区块"按钮上时区块列表不显示的问题,提升了区块管理的便捷性。
-
过滤器表单关联字段配置:解决了当过滤器表单中的关联字段组件变更为数据选择器时,缺少"允许多选"配置项的问题,增强了表单配置的灵活性。
-
表单验证消息重复显示:修复了表单字段违反验证规则时显示多条错误消息的问题,使错误提示更加清晰准确。
-
子表单联动规则配置:解决了子表格内子表单(弹窗形式)配置联动规则时的问题,确保了复杂表单场景下的数据一致性。
-
一对多字段筛选问题:修复了一对多字段的子字段无法被选为过滤器表单中筛选选项的问题,扩展了数据筛选的能力范围。
-
子表格分页样式:修正了只读模式下子表格分页栏的样式问题,提升了界面的一致性。
-
表格选择器样式异常:解决了过滤器表单中表格选择器的样式异常问题,优化了视觉体验。
数据库层改进
-
MariaDB 下的关联加载问题:修复了在 MariaDB 数据库中,当外键为 bigInt 类型时,belongs-to 关联无法在 appends 中正确加载的问题,增强了数据库兼容性。
-
测试用例修正:对现有测试用例进行了调整和完善,提高了代码质量保证。
其他重要修复
-
附件(URL)字段联动规则:明确了附件(URL)字段在联动规则中不应允许值配置,避免了潜在的数据不一致问题。
-
工作流自定义动作事件:解决了由自定义动作事件触发的工作流动作联动问题,确保了业务流程的顺畅执行。
技术价值与影响
本次更新从多个维度提升了 Nocobase 平台的稳定性和功能性。特别是 iframe 区块的安全增强和模板打印功能的完善,为开发者构建复杂企业应用提供了更强大的工具。数据库层的改进则进一步提升了系统在不同环境下的兼容性和可靠性。
对于使用 Nocobase 进行应用开发的团队来说,这些修复和增强意味着更少的开发阻碍和更高的生产效率。表单验证、子表格、过滤器等核心组件的优化,直接提升了最终用户的操作体验,而工作流和联动规则的修复则确保了业务流程的准确执行。
作为持续迭代的一部分,v1.6.26 版本体现了 Nocobase 团队对产品质量和开发者体验的持续关注,为构建更复杂、更可靠的企业应用奠定了坚实基础。
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-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