Control Panel for Twitter 4.7.0版本发布:增强通知管理与界面优化
2025-06-24 19:24:28作者:管翌锬
Control Panel for Twitter是一款广受欢迎的浏览器扩展,它为Twitter(现称X)用户提供了丰富的自定义选项,让用户能够根据自己的偏好调整Twitter的界面和功能。最新发布的4.7.0版本带来了多项实用改进,特别是在通知管理和新布局优化方面。
新增通知管理选项
4.7.0版本最显著的改进是在"减少互动"设置中新增了通知管理选项。这一功能针对那些希望减少社交媒体干扰的用户提供了更精细的控制:
- 仅隐藏徽章:此选项会隐藏所有通知计数徽章、页面标题中的通知计数以及通知favicon图标,但保留通知导航项可见
- 完全隐藏:除了隐藏徽章外,还会隐藏通知导航项本身,从视觉上减少用户查看通知的冲动
这种分级设置让用户可以根据自己对社交媒体依赖程度的不同,选择最适合自己的干扰级别。对于希望减少社交媒体成瘾的用户来说,隐藏通知导航项可以有效降低频繁查看通知的冲动。
个人推文链接恢复增强
新版本改进了个人推文下方的链接显示功能:
- 现在恢复链接时会同时显示转推和喜欢计数
- 喜欢链接现在仅在自己的推文下恢复,因为其他用户的推文不显示喜欢标签页
- 修复了隐藏分析链接后遗留的边框问题
这些改进使得用户能更全面地了解自己推文的互动情况,同时保持了界面的整洁性。
新布局优化改进
针对Twitter的新界面布局,4.7.0版本进行了多项优化:
- "调整新布局"选项现在对未启用新布局的账户无效,用户可以保持该选项开启而不用担心影响传统布局
- 改进了导航项文字在展开状态下的对比度
- 增大了"更多"按钮尺寸以匹配调整后的导航图标
- 新增了隐藏"切换导航"按钮的选项
这些调整显著提升了新布局下的用户体验,特别是视觉一致性和易用性方面。
其他改进
4.7.0版本还包含以下改进:
- 隐藏了个人推文下方新增的Premium推广内容
- 修复了与one sec扩展同时使用时可能出现的控制面板冲突问题
Control Panel for Twitter通过这些持续的功能增强和问题修复,进一步巩固了其作为Twitter用户首选定制工具的地位。特别是新增的通知管理选项,为那些希望减少社交媒体干扰的用户提供了更有效的控制手段。
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
415
3.19 K
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
680
160
🔥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
65
19
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
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++
689
327
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
660