WalletConnect Web3Modal 1.7.5版本更新解析:钱包连接与DApp交互的全面优化
WalletConnect Web3Modal作为连接去中心化应用(DApp)与用户钱包的重要桥梁,在1.7.5版本中进行了多项功能优化和问题修复。这个开源项目通过提供标准化的钱包连接解决方案,极大地简化了DApp开发者集成多种钱包的工作流程。
核心功能改进
钱包列表过滤逻辑优化
新版本改进了移动设备上的钱包显示逻辑,现在会正确过滤掉不支持移动端连接的钱包。同时修复了excludeWalletIds参数在API请求中设置不正确的问题,开发者可以更精确地控制钱包列表的展示内容。
社交登录流程简化
移除了冗余的后端调用,优化了社交登录流程。钱包数据结构也根据新接收的数据进行了相应调整,提高了数据获取效率。这一改进显著提升了使用社交账号登录DApp时的用户体验。
技术架构优化
钱包连接适配器增强
升级了WalletConnect相关依赖至最新版本,确保与最新钱包客户端的兼容性。特别修复了Wagmi适配器中的provider获取问题,现在会使用专用的.getProvider()API而非不可靠的自定义.provider属性。
状态管理改进
解决了Auth连接器在网络切换时错误覆盖账户状态的问题,现在会正确保留已有账户状态。同时修复了Wagmi中walletInfo在刷新时同步不正确的情况,以及defaultAccountTypes参数未被正确应用的问题。
交易流程优化
余额更新机制
新增了fetchBalance方法的公开接口,允许应用在完成交易后主动触发余额更新。修复了发送交易后余额未及时更新的问题,确保用户界面始终显示最新资产数据。
地址输入逻辑
改进了发送流程中的地址输入处理,现在能更准确地响应用户输入。同时增加了对区块链API获取支持网络时的错误处理,避免因网络问题导致整个流程中断。
移动端体验提升
优化了钱包重定向逻辑,特别是针对Phantom移动钱包在EVM/Bitcoin链上的支持。现在当深度链接调用失败时,会自动尝试使用通用链接(Universal Link)作为备用方案,提高了移动端钱包连接的可靠性。
资产交换功能增强
在数据获取过程中加入了资产元数据预过滤,可以根据支持的资产类型提前筛选数据。这一改进使得资产交换界面加载更快,展示内容更符合当前钱包的实际能力。
总结
WalletConnect Web3Modal 1.7.5版本通过一系列细致的技术优化,显著提升了DApp与钱包交互的稳定性和用户体验。从核心连接逻辑到交易流程,再到移动端适配,每个环节都得到了针对性改进。这些变化不仅解决了开发者面临的实际问题,也为终端用户创造了更流畅的区块链应用使用体验。
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