Kazumi项目功能优化与用户体验改进探讨
Kazumi作为一款开源的聚合类视频应用,近期收到了用户的详细反馈,开发者与用户就多个功能优化点进行了深入交流。本文将全面梳理这些改进点及其技术实现方案,帮助开发者社区更好地理解项目发展方向。
视频播放兼容性问题分析
在用户反馈中,部分网站视频无法播放的问题尤为突出。经过技术分析,这主要涉及两种典型情况:
-
混合内容安全策略限制:某些网站(如AGE)采用HTTP视频源嵌入HTTPS页面的混合内容模式,现代Web安全策略默认禁止此类行为,导致刮削失败。这是Web标准层面的限制,应用层面难以绕过。
-
反爬机制影响:如漫岛TV等站点采用了特殊的资源保护架构,防止外部引用。这类情况需要针对性的解决方案,目前仍在探索中。
用户界面交互优化
针对用户界面提出的改进建议,开发团队制定了分阶段实施方案:
-
规则排序功能:计划实现长按拖动排序,但面临状态持久化的技术挑战,需要重构相关模块以保存用户自定义顺序。
-
布局调整:考虑将新增按钮移至右上角,避免与底部操作区域重叠,这一改动相对简单,可在近期版本中实现。
全屏播放体验改进
用户反馈的全屏状态下状态栏/导航栏隐藏问题,经诊断源于全屏hook未正确生效。技术团队在1.1.3版本中修复了这一问题,具体改进包括:
- 完善了全屏事件监听机制
- 优化了横屏状态下的界面适配
- 确保全面屏手势模式下也能正常隐藏系统UI元素
规则管理机制优化
项目在规则管理方面进行了多项改进:
-
规则质量把控:主仓库的默认规则标准提升,要求无广告、加载速度快。用户贡献的优秀规则(如MT)已被纳入默认集。
-
命名规范化:建议规则文件使用拼音命名,避免中文路径可能带来的兼容性问题。
-
播放器适配标记:新增useNative字段,明确标识不支持内置播放器的站点。
未来发展方向
基于用户反馈,项目后续可能关注以下方向:
-
综合影视资源支持:考虑扩展支持电影、电视剧等综合视频站点,突破原有动漫专精定位。
-
智能排序识别:研究自动识别章节正/倒序排列的算法,减少用户手动调整。
-
规则贡献机制:完善规则提交规范,鼓励社区贡献高质量规则源。
Kazumi项目通过这种开发者与用户的良性互动,持续优化产品体验,展现了开源社区协作的优势。技术团队对反馈的快速响应和专业解决,也为项目赢得了更多忠实用户。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00