Bili.Copilot 项目中的竖屏界面优化实践
2025-06-15 02:53:13作者:宣海椒Queenly
背景介绍
Bili.Copilot 是一个面向B站用户的辅助工具项目,旨在提升用户体验。在移动设备普及的今天,竖屏浏览已成为用户常见的使用习惯。然而,传统设计往往优先考虑横屏体验,导致在竖屏模式下出现布局问题。
问题分析
在竖屏模式下,Bili.Copilot 的推荐页面存在明显的布局问题:侧边栏占据了过大的屏幕空间,导致主要内容区域被压缩。这不仅影响了用户的浏览体验,也降低了信息获取效率。
解决方案设计
针对这一问题,项目团队提出了两种优化方案:
-
侧边栏隐藏方案:在竖屏模式下完全隐藏侧边栏,通过手势或按钮触发显示。这种方案能最大化利用屏幕空间,适合内容优先的浏览场景。
-
汉堡菜单方案:将侧边栏折叠为仅显示图标的汉堡菜单,用户点击后可展开完整菜单。这种方案保留了快速访问功能,同时节省了屏幕空间。
技术实现考量
在实现竖屏优化时,需要考虑以下技术要点:
- 响应式布局:使用媒体查询检测屏幕方向变化,自动调整布局
- 手势支持:为隐藏的侧边栏添加滑动手势支持,提升操作便捷性
- 状态保存:记住用户对侧边栏的显示/隐藏偏好设置
- 动画过渡:为布局变化添加平滑的动画效果,避免突兀的界面跳变
用户体验优化
良好的竖屏体验不仅限于布局调整,还应考虑:
- 触摸目标大小:确保按钮和交互元素在竖屏模式下易于点击
- 内容流优化:重新组织信息层级,适应竖屏浏览习惯
- 性能考量:在移动设备上保持流畅的交互体验
总结
Bili.Copilot 项目通过针对竖屏模式的优化,展示了如何将桌面优先的设计理念扩展到移动场景。这种响应式设计方法不仅解决了特定问题,也为项目未来的多设备适配奠定了基础。对于开发者而言,这种从用户实际使用场景出发的优化思路值得借鉴。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
最新内容推荐
电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 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 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
238
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
暂无简介
Dart
671
156
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++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217