首页
/ ROMM项目扫描结果界面优化:空平台默认折叠设计解析

ROMM项目扫描结果界面优化:空平台默认折叠设计解析

2025-06-20 06:50:22作者:申梦珏Efrain

在游戏管理工具ROMM的最新版本迭代中,开发团队针对扫描结果界面进行了一项重要的用户体验优化。当扫描操作未能在某个游戏平台发现任何游戏时,系统现在会自动将该平台的结果显示区域设置为折叠状态,而非默认展开。这一改进显著提升了用户在查看扫描结果时的浏览效率。

技术背景

ROMM作为游戏收藏管理工具,其核心功能之一是通过扫描用户指定的目录结构来自动识别游戏文件。在扫描过程中,系统会按照不同的游戏平台(如PlayStation、Nintendo等)分类展示识别结果。原先的界面设计无论是否找到游戏,都会将所有平台的分类面板默认展开显示。

问题分析

原始设计存在两个主要问题:

  1. 当某些平台目录为空时,展开的空结果面板会占用大量无效的屏幕空间
  2. 用户需要手动折叠多个空平台的面板才能聚焦到实际包含游戏的内容区域

这种设计在用户拥有大量平台配置但只有少数平台实际包含游戏文件的情况下尤为不便,造成了不必要的视觉干扰和操作负担。

解决方案

开发团队采用了智能折叠逻辑来实现优化:

  1. 扫描结果处理器增加空结果检测机制
  2. 界面渲染层根据扫描结果动态设置初始展开状态
  3. 保留用户手动展开/折叠所有面板的能力

技术实现要点包括:

  • 前端组件接收扫描结果时自动计算各平台项目数
  • 使用状态管理标记空结果平台
  • 应用折叠动画保持界面流畅性

用户体验提升

优化后的界面呈现以下优势:

  • 视觉焦点自动集中在包含实际内容的区域
  • 减少不必要的滚动操作
  • 保持界面整洁,降低认知负荷
  • 不影响用户查看空平台信息的灵活性(仍可手动展开)

技术实现建议

对于类似项目实现此类功能,建议考虑:

  1. 在前端框架中使用条件渲染控制初始状态
  2. 将平台展开状态存储在可持久化的状态管理中
  3. 添加平滑的过渡动画增强用户体验
  4. 确保无障碍访问支持,如为屏幕阅读器提供适当提示

这一改进体现了ROMM项目团队对细节体验的关注,展示了如何通过简单的界面调整显著提升软件可用性。此类优化对于管理大量数据的应用具有重要参考价值。

登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐

热门内容推荐

最新内容推荐

项目优选

收起
kernelkernel
deepin linux kernel
C
22
6
docsdocs
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
154
1.98 K
ops-mathops-math
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++
506
42
nop-entropynop-entropy
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
8
0
ohos_react_nativeohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
194
279
openHiTLSopenHiTLS
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
992
395
RuoYi-Vue3RuoYi-Vue3
🎉 (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
940
554
communitycommunity
本项目是CANN开源社区的核心管理仓库,包含社区的治理章程、治理组织、通用操作指引及流程规范等基础信息
335
11
openGauss-serveropenGauss-server
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
146
191
金融AI编程实战金融AI编程实战
为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Python
75
70