VueUse v13.2.0 版本发布:异步计算与交互增强
VueUse 是一个为 Vue.js 开发者提供的高质量 Composition API 工具集合,它极大地简化了常见功能的实现。最新发布的 v13.2.0 版本带来了一系列实用的功能增强和问题修复,特别是在异步计算和用户交互方面有了显著改进。
核心功能增强
异步计算控制更灵活
computedAsync 函数新增了控制 watcher 刷新时机的选项,开发者现在可以更精确地控制异步计算结果的更新时机。这对于需要优化性能或处理特定时序要求的场景特别有用。
同时,当设置 lazy: true 时,computedAsync 现在会正确返回 ComputedRef<T> 类型,解决了之前类型推断不准确的问题。
文件对话框自定义支持
useFileDialog 现在允许开发者传入自定义的 input 元素,而不仅仅是自动创建的元素。这为需要更复杂文件选择交互的场景提供了更大的灵活性。
样式标签安全增强
useStyleTag 新增了对 nonce 属性的支持,这是内容安全策略(CSP)的重要特性,能帮助开发者更好地防范 XSS 攻击。
交互体验优化
单次监听更高效
watchOnce 现在利用了 Vue 原生的 once 行为,减少了不必要的代码执行,提高了性能。
滑动检测改进
usePointerSwipe 现在支持垂直方向的滑动检测,解决了之前只能检测水平滑动的问题,使手势交互更加全面。
点击外部检测优化
针对 iOS 设备的特殊情况,onClickOutside 增加了特殊处理,确保在移动设备上的行为一致性。
类型系统完善
多个函数的类型定义得到了改进:
UseArrayFindReturn添加了缺失的模板类型useEventSource补充了数据泛型fromEvent修复了元素引用的类型错误useElementSize解决了组件类型警告
状态管理修复
useStorage 现在会始终挂载监听器,解决了某些情况下状态同步不及时的问题。useFullscreen 也修复了初始状态获取不准确的情况。
键盘交互修正
useMagicKeys 现在能在释放 Shift 键时正确清除当前按下的键,避免了键位状态不一致的问题。
VueUse v13.2.0 的这些改进和修复,使得这个已经非常强大的工具库在稳定性、灵活性和开发者体验上又上了一个台阶。无论是处理异步逻辑、用户交互还是状态管理,新版本都提供了更可靠和高效的解决方案。
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
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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