Quartz项目中的文件夹条目间距优化方案
2025-05-26 21:32:14作者:凌朦慧Richard
在Quartz v4.4.0版本中,用户反馈了一个关于文件夹内容显示的问题:当打开文件夹时,内部条目之间的间距过小,导致视觉上显得拥挤且难以区分。这个问题在Windows 11 Pro 23H2系统上使用Brave浏览器时尤为明显。
问题分析
通过用户提供的截图可以观察到,文件夹内的文件或子文件夹条目确实存在间距不足的情况。这种紧凑的布局设计虽然可以在一屏内显示更多内容,但牺牲了可读性和视觉舒适度。特别是在处理大量文件时,用户容易产生视觉疲劳,难以快速定位目标文件。
技术背景
Quartz作为一个现代化的知识管理和笔记工具,其界面设计遵循了简约风格。在CSS样式处理上,项目采用了SCSS预处理器,这为样式定制提供了便利。默认情况下,文件夹内容的间距由以下几个CSS属性控制:
margin:控制元素外间距padding:控制元素内间距line-height:控制行高gap:在Flex或Grid布局中控制项目间距
解决方案
经过项目维护者的讨论,最终确定的最佳实践是通过custom.scss文件进行样式覆盖,而不是直接修改核心样式文件。这种方法有以下优势:
- 避免破坏下游项目的样式继承
- 便于维护和更新
- 允许用户根据个人偏好自定义
具体实现方案是在项目的custom.scss文件中添加类似以下代码:
.folder-contents {
.entry {
margin-bottom: 1.2rem; // 增加条目底部间距
padding: 0.8rem; // 增加内边距
line-height: 1.6; // 调整行高
&:hover {
background-color: rgba(0,0,0,0.05); // 添加悬停效果增强可区分性
}
}
}
实施建议
对于普通用户,建议按照以下步骤操作:
- 定位到项目中的
custom.scss文件 - 添加上述样式代码或根据个人喜好调整数值
- 保存文件并重新构建项目
对于开发者,可以考虑将这一调整作为可配置选项,通过主题设置或配置文件暴露给最终用户,提供更大的灵活性。
设计思考
在UI/UX设计中,列表项间距的确定需要考虑多个因素:
- 信息密度与可读性的平衡
- 不同设备尺寸的适配
- 用户操作习惯(如点击区域大小)
- 视觉层次结构的建立
Quartz作为知识管理工具,适当地增加间距可以提升长时间使用的舒适度,特别是在处理大量笔记和文档时。这一调整虽然看似微小,但对用户体验的提升却十分显著。
总结
通过这个案例我们可以看到,开源项目的灵活性使得用户可以根据自身需求调整界面细节。Quartz通过custom.scss的扩展机制,既保持了核心样式的稳定性,又为用户提供了充分的定制空间。这种设计哲学值得其他开源项目借鉴。
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
413
3.18 K
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++
690
325
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
258
暂无简介
Dart
679
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
660
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
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
492
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
346
147