Wekan看板列表宽度优化方案解析
2025-05-10 20:27:06作者:昌雅子Ethen
问题背景
Wekan作为一款开源看板工具,近期在列表宽度显示方面出现了一些用户体验问题。当用户创建包含长标题的列表时,列表会过度拉伸,导致整个看板界面显得不够美观和实用。这一问题在单列表情况下尤为明显,长标题会使列表宽度扩展到整个屏幕,失去了卡片式布局应有的紧凑感。
技术分析
该问题源于PR #5581对列表宽度计算逻辑的修改。原本Wekan采用固定宽度的列表设计,每个列表保持一致的宽度,无论标题长短。修改后的版本则采用了动态宽度分配机制,导致以下现象:
- 单列表情况下,列表宽度会随标题长度无限扩展
- 多列表情况下,宽度分配虽然相对合理,但仍可能超出理想阅读宽度
- 长标题内容在超宽列表中呈现为单行长文本,影响可读性
解决方案演进
开发团队经过讨论后确定了以下优化方向:
- 恢复默认固定宽度:将列表默认宽度恢复为原先的紧凑设计,确保基础体验的一致性
- 引入最大宽度限制:在保留最小宽度设置的基础上,新增最大宽度控制选项
- 灵活配置机制:允许用户根据需求调整列表宽度参数,包括:
- 最小宽度(已存在)
- 最大宽度(新增)
- 自动分配模式(可选)
实现细节
优化后的列表宽度控制将具备以下特性:
-
默认值设置:
- 最小宽度:270px(保持现有默认)
- 最大宽度:400px(新增默认值)
-
宽度计算逻辑:
- 当内容较少时,保持最小宽度
- 当内容较多时,扩展至最大宽度后换行
- 可选启用自动分配模式,在多列表情况下平均分配宽度
-
配置层级:
- 看板级设置:允许每个看板单独配置
- 系统级默认:管理员可设置全局默认值
用户体验提升
这一优化将显著改善以下方面:
- 视觉一致性:所有看板保持相似的列表宽度,无论标题长短
- 阅读舒适度:限制最大宽度确保内容不会过度拉伸,保持良好可读性
- 布局灵活性:用户可根据实际需求调整宽度参数,获得最佳使用体验
总结
Wekan团队通过这次列表宽度优化,再次展现了其对用户体验细节的关注。从发现问题到确定解决方案,再到具体实现,整个过程体现了开源社区协作的优势。这一改进将使Wekan在保持简洁风格的同时,提供更加灵活和专业的看板管理体验。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
192
212
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++
649
270
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
297
111
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
384
3.69 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
857
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
66
96
暂无简介
Dart
632
143