Auto_Bangumi 番剧管理功能优化方案探讨
2025-05-30 06:57:03作者:韦蓉瑛
现状分析
Auto_Bangumi作为一款自动化番剧下载工具,在用户使用过程中逐渐暴露出一些管理方面的痛点。当前版本中,番剧列表管理功能相对基础,随着用户订阅数量的增加和时间的推移,管理效率问题日益凸显。
主要存在以下两个核心问题:
-
状态可视性不足:用户无法直观了解每个番剧的下载进度和状态,必须通过查阅日志才能获取这些关键信息。在网络环境不稳定或域名解析出现问题时,这种不便尤为明显。
-
列表组织混乱:所有番剧平铺展示,缺乏有效的分类和筛选机制。当用户订阅多个季度的番剧后,列表变得冗长难用,特别是在需要批量操作或重置规则时,管理成本显著增加。
功能优化方案
状态筛选与可视化
状态筛选功能:
- 计划引入四种基本状态筛选器:
- 已完结:标识完整下载的番剧
- 已禁用:用户手动禁用的订阅
- 订阅中:正在活跃下载的番剧
- 缺失集:存在未下载剧集的番剧
进度可视化:
- 在番剧封面区域添加下载进度标识,采用"已下载集数/总集数"的格式(如2/12)
- 考虑使用不同颜色或图标区分不同状态,增强视觉识别度
季度分类管理
时间维度组织:
- 参照主流番剧网站的季度分类方式
- 按年份和季度(如"2024年10月番")对番剧进行分组
- 支持展开/折叠季度分组,优化空间利用
交互设计:
- 保留全局搜索功能
- 支持多条件组合筛选(状态+季度)
- 考虑添加自定义标签功能,满足个性化分类需求
技术实现考量
数据结构优化
需要扩展现有番剧数据模型,新增以下字段:
- 下载进度状态
- 季度分类信息
- 最后更新时间戳
前端实现策略
建议采用组件化设计:
- 状态筛选栏:固定在页面顶部,支持快速切换
- 季度导航栏:侧边栏或顶部二级导航
- 番剧卡片:重新设计布局,整合状态信息
性能优化
针对可能出现的海量数据场景:
- 实现虚拟滚动技术
- 添加分页加载机制
- 考虑本地缓存筛选状态
用户体验提升
本次优化将显著改善以下用户体验:
- 操作效率:快速定位目标番剧,减少不必要的滚动和点击
- 状态感知:一目了然地掌握整体下载情况
- 长期管理:随着使用时间的增长,系统仍能保持易用性
- 错误处理:及时发现并处理下载异常情况
总结
通过对Auto_Bangumi番剧管理功能的优化,将有效解决当前版本在长期使用过程中暴露出的管理难题。状态可视化和季度分类两大核心改进,配合细致的技术实现方案,有望大幅提升用户的操作效率和系统的可维护性。这种改进不仅符合现代应用的信息组织趋势,也与用户的心理模型高度契合,是项目发展过程中必要的功能演进。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-4.6
GLM-4.6在GLM-4.5基础上全面升级:200K超长上下文窗口支持复杂任务,代码性能大幅提升,前端页面生成更优。推理能力增强且支持工具调用,智能体表现更出色,写作风格更贴合人类偏好。八项公开基准测试显示其全面超越GLM-4.5,比肩DeepSeek-V3.1-Terminus等国内外领先模型。【此简介由AI生成】Jinja00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
GLM-V
GLM-4.5V and GLM-4.1V-Thinking: Towards Versatile Multimodal Reasoning with Scalable Reinforcement LearningPython00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0107AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile010
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起

deepin linux kernel
C
22
6

OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
213
2.21 K

暂无简介
Dart
521
115

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

🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
978
578

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++
552
86

Ascend Extension for PyTorch
Python
65
94

React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
209
285

openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
147
194

旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.02 K
399