Requestly项目2025年6月更新:API客户端稳定性与用户体验优化
Requestly作为一款广受欢迎的开发者工具,专注于为开发人员提供强大的API调试和网络请求管理能力。在2025年6月2日发布的更新中,项目团队针对API客户端和规则编辑器进行了多项重要改进,显著提升了工具的稳定性和用户体验。
API客户端稳定性增强
本次更新重点解决了API客户端在特定场景下的崩溃问题。当用户处于未登录状态时访问API客户端,原先会出现意外崩溃的情况,这给开发者带来了不必要的困扰。新版本通过优化状态管理和错误处理机制,确保了客户端在各种登录状态下都能稳定运行。
另一个值得注意的改进是针对请求体(body)位置的调整。在之前的版本中,请求体的位置安排不够合理,容易导致开发者混淆。新版将请求体明确移至底部,这种符合开发者直觉的布局调整,使得API调试过程更加顺畅。
执行流程优化
对于API请求执行过程中的异常情况处理,本次更新也做出了重要改进。当用户主动中止API请求执行时,系统原先会抛出不必要的错误信息。新版本优化了执行流程的中断处理逻辑,确保在用户主动取消操作时能够优雅地退出,而不会产生误导性的错误提示。
规则编辑器体验提升
Requestly的规则编辑器是开发者常用的核心功能之一。本次更新修复了底部面板的滚动问题,解决了内容溢出导致的显示异常。这些看似细微的改进实际上大大提升了规则编辑的流畅度,特别是在处理复杂规则时,开发者不再需要与界面问题作斗争,可以更专注于规则逻辑本身。
底部面板的改进还包括对底部表单(bottom sheet)溢出问题的修复。这一优化确保了在各种屏幕尺寸和内容长度下,表单都能正确显示,不会出现内容被截断或布局错乱的情况。
总结
Requestly本次更新虽然不包含大规模的功能新增,但对现有功能的稳定性和用户体验进行了深度打磨。从API客户端的崩溃修复到规则编辑器的界面优化,每一项改进都体现了团队对开发者体验的重视。这些看似微小的调整,实际上能够显著提升日常开发效率,减少不必要的干扰,让开发者能够更专注于API调试和网络请求管理的核心工作。
对于Requestly的用户来说,及时更新到最新版本将获得更稳定、更流畅的开发体验。特别是经常使用API客户端和规则编辑器的开发者,这些改进将直接提升他们的工作效率。
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-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