Lichess移动端手势绘图功能优化方案分析
2025-07-10 21:08:22作者:胡易黎Nicole
在Lichess移动端应用的用户反馈中,我们发现了一个关于手势绘图功能的体验问题。当用户在棋盘界面使用双指触摸时,系统会自动触发箭头和圆圈绘制功能,这个设计虽然提供了快速标注的便利性,但同时也带来了操作上的不适感。
问题背景
手势绘图功能原本是为了方便用户在分析棋局时快速标记关键走法而设计的。然而在实际使用中,这个功能存在两个主要问题:
- 容易误触发:用户在正常操作棋盘时可能会无意中触发绘图功能
- 缺乏可控性:没有提供关闭或选择性启用的选项
技术实现分析
从技术实现角度来看,这类手势识别通常基于以下原理:
- 多点触控检测:系统监听屏幕的触摸事件,当检测到两个或以上触点时触发特定功能
- 手势识别算法:通过分析触点移动轨迹来判断用户意图(绘制箭头或圆圈)
- 绘图渲染:将识别出的手势转化为可视化的图形元素叠加在棋盘上
优化方案
针对用户反馈的问题,开发团队提出了以下优化方向:
-
功能开关配置:
- 在应用设置中添加手势绘图功能的启用/禁用选项
- 采用持久化存储保存用户偏好设置
-
触发方式改进:
- 考虑增加显式的模式切换按钮
- 或者采用长按等更不易误触发的激活方式
-
用户体验优化:
- 添加视觉反馈提示当前处于绘图模式
- 提供撤销或清除绘图的功能
技术考量
实现这些优化需要注意以下技术细节:
-
设置系统的集成:
- 需要与现有的偏好设置系统无缝集成
- 确保设置变更能实时生效
-
手势识别的精确度:
- 优化识别算法减少误判
- 合理设置触发阈值
-
性能影响:
- 新增功能不应显著影响应用性能
- 绘图渲染需要保持流畅
总结
Lichess作为一款专业的国际象棋应用,其移动端的用户体验优化至关重要。手势绘图功能确实有其使用场景,但需要通过更精细的设计来平衡便利性和误操作的问题。开发团队已经将此项优化列入计划,预计将在后续版本中提供更灵活的手势控制选项。
这类交互优化不仅提升了用户体验,也体现了开发者对用户反馈的重视,是开源项目持续改进的良好范例。
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-1.5暂无简介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
182
196
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++
648
265
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
274
94
暂无简介
Dart
623
140
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
380
3.41 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (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
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
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