Orbit Components 19.0.0 版本发布:全面升级与重大变更解析
2025-07-02 15:54:26作者:虞亚竹Luna
Orbit Components 是 Kiwi.com 团队开发的一套 React 组件库,专注于为旅行行业提供高质量的 UI 组件解决方案。该组件库以其出色的可访问性、一致的设计语言和灵活的定制能力而闻名。最新发布的 19.0.0 版本带来了多项重要更新和破坏性变更,标志着该库向更现代化、更规范化的方向迈进。
核心变更概览
1. 设计系统规范化
19.0.0 版本对设计系统中的多个基础概念进行了规范化处理:
- 移除废弃的间距值:Box、Stack、Inline、HorizontalScroll、LinkList、Tabs 和 Separator 组件中不再支持旧的间距值,统一使用新的间距系统
- 圆角系统升级:Box 组件的 borderRadius 属性移除了旧值,采用更规范的圆角设计
- 阴影系统重构:Box 组件的 elevation 属性也移除了旧值,使用更一致的阴影层级
这些变更使得设计系统更加统一,减少了开发者在选择样式时的困惑。
2. 可访问性增强
新版本在多处加强了可访问性支持:
- InputGroup 组件:现在会自动将 label 属性作为 aria-label 传递给子组件
- CountryFlag 组件:新增 role 属性,允许开发者自定义其 ARIA 角色
- InputField 和 Select 组件:新增 ariaLabel 属性,为屏幕阅读器用户提供更好的体验
这些改进体现了 Orbit Components 对无障碍设计的持续关注。
3. 图标系统更新
图标系统也迎来了重要变化:
- UserSingle 图标重命名:现在更名为 UserSingleLight,虽然视觉上没有变化,但命名更加规范
- 新增多个图标:从 Figma 设计系统中同步了最新图标资源
技术细节解析
组件行为改进
- Separator 组件:修复了在 flex 容器中宽度可能塌陷为 0 的问题,确保分隔线始终可见
- InputGroup 组件:移除了无效的 size 属性,简化了 API 设计
- ErrorFormTooltip 组件:移除了不再起作用的 inputSize 属性
工具函数变更
- 媒体查询工具:导出的断点令牌命名进行了调整,移除了前缀
widthBreakpoint-,简化为breakpoint- - 工具函数移除:删除了已废弃的 left 和 right 工具函数
升级建议
对于正在使用 Orbit Components 的项目,升级到 19.0.0 版本需要注意以下几点:
- 全面检查间距使用:项目中所有使用旧间距值的地方都需要更新为新值
- 图标引用更新:如果使用了 UserSingle 图标,需要将其引用改为 UserSingleLight
- 媒体查询调整:使用媒体查询工具的项目需要更新断点令牌的引用方式
- 可访问性验证:建议对新加入的 aria 相关属性进行测试,确保满足项目的无障碍需求
总结
Orbit Components 19.0.0 版本是一次重要的里程碑式更新,通过移除大量废弃 API 和规范化设计系统,为未来的发展奠定了更坚实的基础。虽然升级过程可能需要一定的迁移工作,但这些变更将带来更一致、更可靠的开发体验,特别是在可访问性方面的增强,使得构建包容性应用变得更加容易。
对于新项目,建议直接采用 19.0.0 版本开始开发;对于现有项目,可以根据实际情况规划升级路径,逐步替换废弃的 API 和样式值。
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
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover-X1-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
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-X1-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile015
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
306
2.7 K
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
138
169
暂无简介
Dart
598
130
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
235
309
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++
632
232
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
710
🎉 (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
1.06 K
616
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
197
74
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
1.03 K
460