ueli项目v9.17.0版本发布:增强搜索体验与界面优化
ueli是一款高效的开源应用程序启动器和生产力工具,它允许用户通过简单的键盘快捷键快速访问系统功能、应用程序、文件和各种网络服务。该工具特别适合追求高效工作流的开发者和普通用户,通过简洁的界面和强大的扩展功能,大大提升了日常操作的效率。
主要功能改进
新增详细搜索结果布局选项
本次更新最显著的改进是新增了"Detailed"(详细)搜索结果列表布局选项。这种新的布局方式为用户提供了更丰富的信息展示,使得搜索结果更加直观和易于识别。从截图可以看出,详细布局模式能够显示更多元化的信息,帮助用户快速定位所需内容。
文件搜索扩展功能增强
文件搜索扩展功能现在能够显示文件的具体位置路径。这一改进对于经常需要处理大量文件的用户特别有价值,可以快速了解文件在系统中的存储位置,避免混淆同名文件。
VSCode扩展路径显示选项
针对开发者用户,VSCode扩展新增了显示路径的选项。这个功能由社区贡献者tkohlmeier实现,使得在搜索VSCode相关项目时能够更清晰地识别项目位置。
自定义网络搜索改进
自定义网络搜索扩展进行了界面优化,将"添加搜索引擎"按钮移至顶部,提升了操作便捷性。这一改进由社区贡献者MarcoSennHaag提出并实现。
问题修复
文件搜索特殊字符处理
修复了在使用everything搜索时特殊字符转义的问题,确保了搜索结果的准确性。这个修复同样来自MarcoSennHaag的贡献。
自定义搜索引擎去重
解决了自定义网络搜索扩展中可能添加重复搜索引擎前缀的问题,提升了用户体验的一致性。
技术实现分析
从发布的资源文件可以看出,ueli项目采用了跨平台打包策略,为Windows、macOS和Linux系统分别提供了多种格式的安装包。值得注意的是:
- 针对不同架构进行了优化,特别是为ARM64架构的Mac设备提供了专门版本
- 使用了现代化的打包工具链,包括blockmap文件用于增量更新
- 提供了多种安装格式选择,满足不同用户需求,包括:
- Windows平台的exe、msi和appx格式
- macOS平台的dmg和zip格式
- Linux平台的AppImage和deb包
用户体验优化
本次更新体现了ueli项目对用户体验的持续关注:
- 界面布局的多样化选择满足了不同用户的使用习惯
- 信息展示更加全面,减少了用户的操作步骤
- 社区贡献的融入显示了项目的开放性和协作性
- 跨平台支持确保了各种开发环境下的可用性
对于追求效率的用户来说,ueli v9.17.0版本通过这些小而精的改进,进一步提升了日常工作的流畅度。特别是文件路径显示和搜索结果详细视图等功能,能够显著减少上下文切换的时间消耗。
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