Twenty项目v0.40.0版本发布:视图分组与聚合功能全面升级
2025-06-01 15:52:04作者:乔或婵
项目概述
Twenty是一款现代化的开源CRM系统,专注于为企业提供高效的数据管理和工作流程自动化解决方案。该系统采用模块化设计,支持高度定制化,能够满足不同规模企业的客户关系管理需求。
核心功能更新
1. 视图分组与聚合功能
本次v0.40.0版本最显著的改进是全面增强了视图分组和聚合功能。开发团队重构了数据聚合查询逻辑,使其支持多种聚合操作:
- 支持对日期字段进行聚合计算
- 改进了复合字段和数组字段的空/非空操作
- 为看板视图头部添加了计数和百分比聚合
- 优化了聚合值在界面上的显示效果
这些改进使得数据分析能力大幅提升,用户可以在不导出数据的情况下直接获得有价值的业务洞察。
2. 工作流引擎优化
工作流系统是本版本的另一个重点改进领域:
- 引入了"SUSPENDED"激活状态,增强了工作流生命周期管理
- 改进了工作流步骤创建体验,支持连续创建多个步骤
- 增加了工作流执行频率限制,防止资源滥用
- 优化了工作流可视化器的布局稳定性
3. 命令菜单统一体验
团队对命令菜单(Command Menu)进行了大规模重构:
- 迁移了右侧抽屉记录页到命令菜单
- 将工作流页面整合到命令菜单
- 支持在命令菜单中直接打开邮件和日历事件
- 改进了命令菜单的头像URL处理
这种统一交互模式显著提升了用户体验的一致性。
技术架构改进
1. 认证与授权系统
- 重构了SSO认证流程,优化了回调URL生成逻辑
- 改进了工作区访问检查机制
- 增强了会话存储的类型安全和代理信任设置
2. 前端架构
- 引入了新的导航钩子(useNavigateApp)
- 重构了表格选择逻辑,离开索引页时自动重置选择
- 优化了暗黑模式下的各种组件显示效果
3. 性能优化
- 实现了CI/CD管道的性能优化
- 添加了任务缓存机制
- 迁移到Ubuntu 24.04运行环境
开发者体验提升
1. 测试覆盖
- 增加了工作流端到端测试
- 完善了认证系统的单元测试
- 添加了计费模块的集成和单元测试
2. 本地开发
- 简化了Docker Compose配置
- 移除了开发环境中的预填充登录信息
- 优化了开发服务器的环境变量注入
3. 文档更新
- 新增了备份命令文档
- 完善了本地设置文档
- 添加了从v0.35.0升级到v0.40.0的指南
国际化支持
本版本初步引入了国际化框架:
- 设置了基于特性标志控制的本地化系统
- 添加了首批实际翻译内容
- 集成了Translation.io平台支持
质量保证
团队在本版本中修复了大量问题,包括但不限于:
- 修复了表格最后一行单元格被裁剪的问题
- 解决了日期输入框的点击外部问题
- 修正了筛选器从URL参数获取值时的显示问题
- 修复了工作流运行输出为空的情况
总结
Twenty v0.40.0版本标志着该系统在数据分析能力和用户体验方面迈出了重要一步。视图分组和聚合功能的增强使业务用户能够更直观地理解数据,而工作流引擎的改进则进一步提升了自动化能力。技术架构的持续优化也为未来的功能扩展奠定了坚实基础。
对于现有用户,建议参考官方升级指南进行版本更新,以充分利用这些新特性。新用户则可以体验到更加成熟和完善的CRM解决方案。
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
STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 网页设计期末大作业资源包 - 一站式解决方案助力高效完成项目 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具 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 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Windows版Redis 5.0.14下载资源:高效内存数据库的完美Windows解决方案 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