yudao-ui-admin-vue3 v2.4.1版本发布:工作流功能全面升级
项目简介
yudao-ui-admin-vue3是一个基于Vue3和Element Plus构建的企业级后台管理系统前端框架。作为Spring Boot后端管理系统的配套前端解决方案,它提供了丰富的UI组件和业务模块,帮助开发者快速构建功能完善的管理后台。最新发布的v2.4.1版本主要聚焦于工作流功能的增强与优化,为业务流程管理提供了更强大的支持。
核心功能升级
工作流设计器功能扩展
本次版本在工作流设计器方面进行了重大升级,新增了多项实用功能:
-
延迟器功能:允许在流程中设置延迟执行节点,为需要定时触发的业务流程提供了原生支持。开发者可以轻松配置延迟时间,实现诸如"3天后自动审批"等业务场景。
-
触发器机制:新增的触发器功能使得流程可以根据特定条件自动启动,无需人工干预。这对于需要自动化处理的业务流程尤为重要,如订单超时自动取消等场景。
-
任务审批监听器:通过监听器机制,开发者可以在任务审批前后插入自定义逻辑,实现更灵活的流程控制。例如,可以在审批通过后自动发送通知或更新相关数据。
-
路由分支增强:改进了流程分支功能,支持更复杂的条件路由。现在可以根据业务数据动态决定流程走向,满足多变的业务需求。
-
签名支持:新增了对审批签名的支持,确保重要审批环节的可追溯性和安全性。这对于需要法律效力的审批流程尤为重要。
流程管理优化
-
模型编辑增强:流程模型现在支持复制功能,大大简化了相似流程的创建过程。同时优化了编辑体验,使流程设计更加高效。
-
跳过表达式:新增的跳过表达式功能允许在特定条件下自动跳过某些审批节点,提高流程效率。例如,当金额小于阈值时可自动跳过经理审批。
-
流程实例清理:提供了基于模型的流程实例清理功能,帮助管理员维护系统数据健康,避免无效流程实例占用资源。
-
流程编码管理:新增流程编码设置,为每个流程定义唯一标识,便于系统集成和管理。
用户体验改进
-
菜单管理性能提升:采用虚拟化树形控件重构菜单管理界面,显著提升了大型菜单结构的渲染性能,解决了卡顿问题。
-
文件操作便捷性:文件列表新增复制链接功能,简化了文件分享操作。
-
密码重置多样化:除了传统的邮箱重置密码外,现在支持通过短信验证码重置后台密码,提供更多安全保障。
-
表单构建工具改进:优化了JSON显示和复制功能,使表单配置更加直观便捷。
技术细节优化
-
枚举处理简化:InEnum注解不再强制要求指定int类型,通过泛型实现更灵活的类型支持。
-
数据脱敏处理:重构了滑动脱敏处理器实现,代码更加简洁高效。
-
日志记录完善:修复了角色更新时操作日志记录不全的问题,确保审计信息的完整性。
-
定时任务修正:修正了定时任务模块中的字段名称错误,提高了配置准确性。
商城模块修复
针对集成的商城功能,本次版本也进行了多项修复:
-
商品分类列表:修复了分类列表到底刷新的功能问题。
-
优惠券处理:修正了退款时优惠券回收的逻辑错误。
-
分销提现:修复了审批通过后金额计算不正确的问题。
-
积分兑换:修复了积分不足仍可兑换商品的逻辑问题。
总结
yudao-ui-admin-vue3 v2.4.1版本通过全面增强工作流功能,为企业级后台管理系统提供了更强大的业务流程管理能力。从设计器的功能丰富到流程管理的各项优化,再到用户体验的持续改进,这个版本体现了项目团队对产品质量的不断追求。对于需要复杂流程管理的企业应用,这个版本无疑提供了更完善的前端解决方案。
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。C094
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python058
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
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00