MUI Toolpad v0.16.0 版本发布:CRUD增强与路由集成
MUI Toolpad 是一个基于 React 的低代码开发平台,它允许开发者通过可视化界面快速构建应用程序。作为 Material-UI 生态系统的一部分,Toolpad 提供了丰富的组件和工具,帮助开发者提高开发效率。
主要更新内容
CRUD 功能全面升级
本次版本对 CRUD(增删改查)功能进行了多项重要改进:
-
不可编辑字段支持:现在可以在 CRUD 表单中标记某些字段为不可编辑状态,这在查看详情或某些特定业务场景下非常有用。
-
自定义表单字段:开发者现在可以完全自定义 CRUD 表单中的字段渲染方式,突破了原有表单组件的限制,能够实现更复杂的业务需求。
-
页面容器标准化:CRUD 页面现在默认包含 PageContainer,并支持通过 pageTitles 属性设置页面标题。这是一个破坏性变更,开发者需要根据文档调整现有代码。
-
React 18 兼容性:对 CRUD 表单进行了优化,确保在 React 18 环境下能够稳定运行。
-
UI 改进:对 CRUD 界面的用户体验进行了多项优化,包括数据网格选择行为的调整等。
路由集成与导航增强
-
Tanstack React Router 支持:新增了对 Tanstack React Router 的官方支持,为开发者提供了更多路由方案选择。
-
useNavigation 钩子:新增的 useNavigation 钩子允许开发者在应用的任何位置访问导航配置,大大简化了导航相关的开发工作。
国际化支持
新增了对日语语言环境的支持,使 Toolpad 能够更好地服务于日本市场。同时优化了本地化导入方式,使用命名导入替代默认导入。
其他改进
-
仪表板头部自定义:现在可以完全自定义仪表板的头部区域,满足更多个性化需求。
-
严格模式下的关闭行为修复:修复了在 React 严格模式下某些组件关闭行为异常的问题。
-
依赖优化:移除了对 @vitejs/plugin-react 的强制依赖,使项目更加灵活。
升级注意事项
由于 CRUD 页面容器机制的变更,这是一个破坏性更新。开发者需要:
- 移除现有 CRUD 页面中的 PageContainer 包装
- 使用新的 pageTitles 属性设置页面标题
- 或者通过 pageContainer 插槽完全自定义容器
建议在升级前详细阅读相关文档,了解具体的迁移方案。
总结
MUI Toolpad v0.16.0 版本带来了多项实用功能增强,特别是 CRUD 功能的改进和路由集成的支持,将显著提升开发效率和灵活性。这些更新体现了 Toolpad 团队对开发者需求的深入理解和对产品质量的不懈追求。
对于正在使用或考虑使用 MUI Toolpad 的开发者来说,这个版本值得关注和升级。特别是需要构建复杂表单或需要深度路由集成的项目,新版本提供的功能将大大简化开发工作。
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