FormKit Pro 触控事件优化:解决非被动事件监听器警告
在FormKit Pro的0.127.8版本中,开发团队修复了一个关于触控事件处理的重要性能优化问题。这个问题主要影响了一些交互式表单组件,包括评分(rating)、滑块(slider)、下拉家族(dropdown family)和转移列表(transferlist)等输入控件。
问题背景
现代浏览器为了提高页面滚动性能,引入了被动事件监听器的概念。当我们在移动设备上处理touchstart和touchmove这类触控事件时,如果事件处理函数没有明确声明为被动(passive),浏览器会发出警告:"Added non-passive event listener to a scroll-blocking 'touchstart' event"。
这种警告表明事件监听器可能会阻塞页面的滚动性能,特别是在移动设备上,这会导致用户体验下降,出现卡顿或延迟响应的情况。
影响范围
这个问题主要影响FormKit Pro中的以下交互式组件:
- 评分输入(rating)
- 滑块输入(slider)
- 下拉家族输入(dropdown family)
- 转移列表(transferlist)
这些组件在处理用户触摸交互时,都使用了touchstart和touchmove事件,但最初没有将这些事件监听器标记为被动。
技术解决方案
开发团队在0.127.8版本中修复了这个问题,主要做了以下改进:
- 为所有触控相关的事件监听器添加了passive选项
- 确保这些事件不会阻塞主线程
- 优化了移动设备上的触摸响应性能
通过将事件监听器标记为被动,浏览器可以在处理这些事件时进行优化,特别是在滚动和触摸交互同时发生时,能够提供更流畅的用户体验。
升级建议
对于使用FormKit Pro的项目,特别是面向移动设备的应用,建议尽快升级到0.127.8或更高版本。这个修复不仅消除了浏览器控制台的警告信息,更重要的是提升了移动端用户的交互体验。
总结
FormKit Pro团队持续关注性能优化和用户体验,这次对触控事件处理器的改进体现了他们对细节的关注。对于前端开发者来说,这是一个很好的实践案例,提醒我们在处理可能影响页面性能的事件时,应该考虑使用passive事件监听器来优化用户体验。
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