SmartHR UI 66.0.0版本发布:表格单选按钮与导航菜单增强
SmartHR UI是一个面向企业级应用的React组件库,专注于提供高效、一致的用户界面解决方案。该库由日本知名HR科技公司SmartHR开发维护,广泛应用于各类人力资源管理系统中。最新发布的66.0.0版本带来了两项重要功能增强和一项破坏性变更,这些改进将进一步提升开发者在构建复杂表单和导航系统时的体验。
表格单选按钮组件(TdRadioButton)新增
66.0.0版本引入了一个专门用于表格场景的单选按钮组件TdRadioButton。这个组件的设计解决了在表格行内实现单选功能时的特殊需求:
-
表格布局适配:组件针对表格单元格(td)的布局特点进行了优化,确保单选按钮在不同尺寸的表格中都能正确对齐和显示。
-
无障碍支持:内置了完整的ARIA属性,确保屏幕阅读器用户能够正确理解单选组的关系和当前选择状态。
-
状态管理集成:与React状态管理系统无缝集成,开发者可以轻松绑定选中状态和变更事件。
-
视觉一致性:遵循SmartHR UI的设计规范,与现有表格组件保持一致的视觉风格。
这个组件特别适合用于需要从表格行中选择单个项目的场景,如数据列表的选择操作、配置项的单项设置等。
应用导航下拉菜单(AppNaviDropdownMenuButton)视觉增强
本次更新对应用导航下拉菜单组件进行了视觉增强,重点改进了选中状态的显示效果:
-
选中状态标识:现在被选中的菜单项会有明显的视觉标识,帮助用户快速识别当前所在位置。
-
多层级支持:增强后的组件能够清晰展示多级导航结构中当前选中的路径,即使选中的是深层嵌套的菜单项。
-
交互反馈:悬停和点击状态得到了优化,提供更符合用户预期的交互反馈。
-
主题适配:新的选中状态设计能够自适应不同的主题配色方案,确保在各种场景下都保持高可读性。
这项改进显著提升了复杂导航系统的可用性,特别是在具有多层级菜单的大型应用中。
破坏性变更:响应状态属性重命名
66.0.0版本包含一个重要的破坏性变更,涉及表单验证相关的属性命名:
-
属性重命名:将
responseMessage属性更名为responseStatus,使其更准确地反映其用途。 -
类型定义更新:相应的类型定义也从
ResponseMessageType变更为ResponseStatus。 -
迁移建议:
- 查找并替换所有使用
responseMessage属性的地方 - 更新相关的类型引用
- 检查自定义的表单验证逻辑是否受到影响
- 查找并替换所有使用
这项变更是为了统一组件库中的命名规范,使属性名称更准确地反映其功能。虽然需要一定的迁移工作,但从长期来看将提高代码的可读性和一致性。
升级建议
对于计划升级到66.0.0版本的项目,建议采取以下步骤:
-
全面测试:特别是在使用表单验证和导航菜单的场景下进行详细测试。
-
逐步迁移:可以先在开发环境中完成所有破坏性变更的适配,再部署到生产环境。
-
文档参考:仔细阅读新版本文档,了解新组件的API和使用示例。
-
设计评审:对于使用了增强后导航菜单的项目,建议与设计团队一起评审新的视觉表现是否符合产品设计规范。
SmartHR UI 66.0.0版本的这些改进,特别是TdRadioButton组件的加入和导航菜单的增强,将为开发者构建更复杂、更用户友好的企业级应用提供有力支持。虽然包含破坏性变更,但清晰的命名规范调整将为项目的长期维护带来益处。
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
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