Badget项目移动端优先设计实践与思考
2025-06-30 20:58:05作者:谭伦延
Badget
Badget aims to simplify financial management with a user-friendly interface and robust backend
在当今移动互联网时代,移动端优先(Mobile-First)已成为现代Web开发的核心设计理念。Badget项目作为一个财务管理工具,其用户体验在移动设备上的表现尤为重要。本文将深入探讨Badget项目如何实施移动端优先设计策略,以及其中的技术考量和实现方案。
设计背景与挑战
Badget项目最初的设计并未充分考虑移动端用户体验,这导致了在小屏幕设备上使用时的诸多不便。主要问题表现在:
- 导航栏在不同页面重复实现,导致代码冗余和维护困难
- 侧边栏在小屏幕上占据过多空间
- 交互元素如工具提示在小屏幕上显示异常
- 整体布局缺乏响应式设计
这些问题不仅影响用户体验,也增加了后续功能开发的复杂度。
技术解决方案
响应式架构重构
项目团队决定采用渐进式重构策略,首先从Dashboard页面开始,逐步扩展到Accounts等核心页面。技术实现上充分利用了Tailwind CSS框架的响应式特性:
- 共享侧边栏组件:将原本分散在各页面的导航逻辑统一封装为共享组件,消除代码重复
- 自适应布局策略:
- 大屏幕(lg及以上):显示完整侧边栏
- 中等屏幕(md到lg):侧边栏自动折叠
- 小屏幕(md以下):转换为汉堡菜单模式
- 交互优化:重新设计工具提示等交互元素,确保在小屏幕上也能正常使用
状态持久化方案
考虑到用户可能在不同设备间切换,项目引入了React Size Panels来管理可调整大小的面板,并通过cookie保存用户的布局偏好设置。这种方案既保证了响应式设计的灵活性,又维持了用户体验的一致性。
实施经验与最佳实践
在重构过程中,团队总结出以下宝贵经验:
- 渐进式重构:优先处理核心页面,逐步扩展,降低风险
- 组件化思维:将通用UI元素抽象为独立组件,提高代码复用率
- 断点设计:合理设置响应式断点,确保各尺寸设备都有良好体验
- 团队协作:通过明确分工和定期同步,保证重构工作有序进行
未来优化方向
虽然当前已实现基本响应式功能,但仍有一些优化空间:
- 性能优化:减少移动端不必要的资源加载
- 手势支持:增强移动端手势操作体验
- 主题适配:根据设备特性自动调整配色方案
- 离线能力:提升移动端网络不稳定时的使用体验
Badget项目的移动端优先改造实践表明,响应式设计不仅是技术实现,更是一种以用户为中心的设计哲学。通过系统性的架构重构和细节优化,项目成功提升了跨设备用户体验,为后续功能扩展奠定了坚实基础。
Badget
Badget aims to simplify financial management with a user-friendly interface and robust backend
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
最新内容推荐
JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 深入解析Windows内核模式驱动管理器:系统驱动管理的终极利器 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 OMNeT++中文使用手册:网络仿真的终极指南与实用教程 WebVideoDownloader:高效网页视频抓取工具全面使用指南 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
191
210
暂无简介
Dart
631
143
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
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
481
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
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
110
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
858
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
211