MALSync项目0.11.0版本更新解析:多平台同步与功能增强
项目概述
MALSync是一款专注于动漫和漫画追踪管理的浏览器扩展工具,它能够帮助用户在多个动漫和漫画平台之间同步观看进度、收藏列表等信息。通过智能识别用户当前浏览的动漫/漫画页面,MALSync可以自动将观看进度同步到MyAnimeList、AniList等主流动漫数据库平台,极大提升了动漫爱好者的观看体验和管理效率。
0.11.0版本核心更新内容
新增平台支持
本次更新重点增加了对多个动漫漫画平台的支持:
-
ScyllaScans和VortexScans:两个新兴的漫画扫描平台被纳入支持范围,用户现在可以在这些平台阅读漫画时自动同步进度。
-
Kavita:一个自托管的漫画阅读解决方案,现在可以与MALSync集成,为个人漫画库提供同步功能。
-
Anistream.moe:新增的动漫流媒体平台支持,扩展了用户的观看选择。
-
Weeb Central:另一个动漫资源平台被添加到支持列表中。
平台调整与优化
-
平台移除:出于各种原因,移除了对Aniwave/Anix/AnimeSuge、NekoSama和Yugen等平台的支持。
-
域名更新:多个平台如Bakashi、TMO Fans、Anime365和Voiranime等更新了域名,确保同步功能持续可用。
-
Bakashi电影追踪:专门针对Bakashi平台的电影内容实现了更精确的追踪功能。
列表同步功能增强
-
Shikimori支持:新增对俄罗斯动漫社区Shikimori的列表同步支持。
-
字段扩展:列表同步现在支持更多元数据字段的传输,提供更丰富的信息同步。
-
国际化改进:优化了多语言支持,使不同地区的用户都能获得更好的体验。
用户体验优化
-
时区配置:新增时区设置选项,确保在不同地区的用户都能获得准确的时间信息。
-
快速链接过滤:改进了快速链接功能,用户可以更方便地筛选和管理链接。
-
本地化时间格式:日期时间和持续时间现在会根据用户的语言环境自动调整显示格式。
-
英文标题选项:新增使用MyAnimeList英文标题的选项,满足不同用户的偏好需求。
技术实现亮点
-
代码质量提升:引入了Flat ESLint配置结构,提高了代码的一致性和可维护性。
-
页面适配优化:对Animelib和Mangalib等平台的同步机制进行了专门优化,提高了识别准确率。
-
自动URL处理:更新了视频平台Voe的URL处理函数,确保在各种情况下都能正确识别内容。
-
搜索功能增强:为Animefire平台添加了搜索支持,提升了用户在该平台的使用体验。
使用建议
由于本次更新涉及多项核心功能变更,特别是列表同步部分的重大改进,开发团队特别建议:
-
在重新激活后台列表同步功能前,用户应手动检查各项同步设置是否正确配置。
-
对于新添加的平台支持,建议首次使用时仔细核对同步的标题和进度信息是否准确。
-
时区设置功能可以帮助用户获得更精确的更新时间显示,建议根据实际所在地进行配置。
总结
MALSync 0.11.0版本是一次功能丰富的更新,不仅扩展了支持的平台范围,还显著提升了核心同步功能的可靠性和用户体验。特别是对Shikimori的支持和列表同步功能的增强,使得这款工具在国际化道路上又迈进了一步。同时,通过持续的代码质量改进和平台适配优化,MALSync保持了其在动漫/漫画同步工具领域的领先地位。对于动漫爱好者来说,这次更新将带来更流畅、更全面的观看进度管理体验。
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