Sanity v3.72.0 版本发布:便携式文本编辑器优化与多项功能改进
Sanity 是一个现代化的内容管理平台,它提供了一个灵活且可定制的内容工作室(Studio),允许开发者快速构建内容管理系统。Sanity 的核心优势在于其实时协作能力、强大的查询语言以及可扩展的架构设计。
本次发布的 v3.72.0 版本带来了多项重要改进,主要集中在便携式文本编辑器的内容序列化优化、历史记录功能修复以及 Shopify Hydrogen 等框架的兼容性提升。下面我们将详细介绍这些更新内容。
便携式文本编辑器内容序列化优化
便携式文本编辑器(Portable Text Editor,简称 PTE)是 Sanity 中处理富文本内容的核心组件。在本次更新中,团队对 PTE 的内容序列化机制进行了显著改进:
-
跨应用粘贴体验提升:现在当用户从 PTE 复制内容并粘贴到外部应用程序(如 Notion 或 Word)时,高级格式(如列表和链接)能够更可靠地保留。这得益于改进的 text/html 序列化处理逻辑。
-
文档间粘贴一致性增强:在不同文档的便携式文本字段之间进行复制粘贴时,编辑器现在能够智能地过滤掉目标文档不支持的对象类型和注释。这一改进确保了兼容内容的无缝粘贴,同时避免了不兼容内容导致的格式混乱。
这些改进使得内容创作者在跨平台、跨文档工作时能够获得更加流畅的体验,减少了因格式丢失或内容不兼容而需要手动调整的工作量。
重要问题修复
本次版本还包含多个关键问题的修复:
-
GraphQL 模式生成修复:解决了当文档内部引用同类型文档时可能导致"maximum call stack size exceeded"错误的问题。这一修复确保了复杂文档引用关系的正确处理。
-
历史记录加载问题:修复了在打开"历史→查看更改→历史"面板时历史记录无法加载的问题。现在用户可以正常查看和比较文档的历史版本。
-
框架兼容性改进:针对 Shopify Hydrogen、Remix 和 Astro 等现代前端框架中使用嵌入式工作室和 Presentation 功能时出现的环境变量错误进行了修复。这使得在这些框架中集成 Sanity 变得更加稳定可靠。
技术细节与开发者指南
对于开发者而言,升级到 v3.72.0 版本需要注意以下几点:
-
升级路径:如果从早于 3.37.0 的版本升级,需要特别注意依赖项的更新。建议按照官方升级指南逐步进行。
-
新功能适配:便携式文本编辑器的改进是向后兼容的,不需要额外配置即可享受新功能带来的好处。
-
错误处理:对于之前遇到 GraphQL 模式生成错误或历史记录问题的项目,升级后这些问题将得到解决。
总结
Sanity v3.72.0 版本通过优化便携式文本编辑器的内容处理能力,显著提升了内容创作的流畅性和一致性。同时,多项关键问题的修复使得平台在各种使用场景下更加稳定可靠。这些改进不仅提升了终端用户的使用体验,也为开发者提供了更加健壮的基础设施。
对于正在使用 Sanity 的团队,建议尽快评估并计划升级,以充分利用这些改进带来的好处。特别是那些依赖复杂文档引用关系或需要在不同平台间频繁迁移内容的项目,本次更新将带来明显的体验提升。
- 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~052CommonUtilLibrary
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。06GOT-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!C0331- 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









