Cal.com v5.3.5版本发布:性能优化与错误修复
Cal.com是一个开源的在线会议和日程安排平台,它允许用户轻松地安排会议、管理日程并与他人协调时间。作为一款现代化的SaaS应用,Cal.com提供了丰富的功能集,包括日历集成、视频会议、团队协作等特性。
核心改进
本次v5.3.5版本带来了多项重要改进,主要集中在性能优化、错误修复和用户体验增强方面。
性能优化
-
并行处理繁忙时间查询:通过并行化getBusyTimes调用,显著提升了系统在处理多个日历查询时的性能表现。这项改进对于拥有多个日历集成或频繁查询日程的用户尤为有益。
-
路由表单页面优化:利用布局文件重构了路由表单页面,减少了不必要的渲染和计算,提升了页面加载速度和响应性能。
错误修复
-
委托凭证问题:修复了在SelectedCalendar定时任务中,由于包含加号的电子邮件地址导致的委托凭证错误。这个问题会影响使用特定格式邮箱的用户正常使用日历功能。
-
默认日程更新问题:解决了主机日程在更新或删除默认日程时未能正确同步的问题,确保了日程变更能够及时反映在系统中。
-
E2E测试稳定性:针对持续集成环境中的端到端测试不稳定问题进行了修复,提高了自动化测试的可靠性。
新功能
-
录制链接有效期:新增了会议录制链接的6个月有效期功能,为用户提供了更灵活的录制管理选项,同时也考虑了数据存储的安全性和合规性要求。
-
错误追踪增强:在SelectedCalendar功能中增加了错误追踪机制,能够记录并报告日历同步过程中的错误尝试,帮助开发者更好地诊断和解决问题。
技术升级
-
TypeScript升级:将项目的基础TypeScript版本升级至5.8.3,利用了最新语言特性带来的性能改进和类型安全性增强。
-
头像API错误处理:改进了头像API的错误处理机制,提供了更友好的错误反馈和更稳定的服务。
-
暗模式UI改进:针对应用中的两个暗模式logo进行了视觉优化,提升了在暗色主题下的显示效果。
架构调整
-
子模块清理:移除了项目中已弃用的子模块代码,简化了代码库结构,提高了维护效率。
-
平台文档重构:对平台文档和OAuth webhook认证部分进行了重构,使开发者文档更加清晰和易于理解。
总结
Cal.com v5.3.5版本虽然没有引入重大新功能,但在系统稳定性、性能和用户体验方面做出了重要改进。这些优化对于提升平台的可靠性和响应速度至关重要,特别是在处理大量日历同步和繁忙时间查询的场景下。
对于开发者而言,TypeScript版本的升级和错误追踪机制的增强将有助于提高开发效率和问题诊断能力。而对于终端用户,录制链接有效期和日程同步问题的修复则直接提升了使用体验。
这些改进体现了Cal.com团队对产品质量的持续关注,也展示了开源项目通过社区协作不断进化的典型路径。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~059CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。07GOT-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。00openHiTLS
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!C0381- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









