GoatCounter v2.6.0 版本发布:更友好的默认配置与功能增强
GoatCounter 是一个轻量级的网站访问统计工具,它以隐私友好、简单易用为设计理念,适合个人博客和小型网站使用。不同于传统的 Google Analytics,GoatCounter 更加注重用户隐私保护,同时提供了足够的数据分析功能。
默认配置的重大调整
本次 v2.6.0 版本对多个默认配置进行了优化调整,使系统更加符合实际使用场景:
-
监听端口与 TLS 配置
默认值从-listen=:443 -tls=tls,rdr,acme调整为-listen=:8080 -tls=none。这一改变使得 GoatCounter 在反向代理(如 nginx 或 Caddy)后的部署更加方便,同时也降低了初次使用的门槛。 -
数据存储位置
SQLite 数据库默认位置改为./goatcounter-data/db.sqlite3,ACME 证书存储位置改为./goatcounter-data/acme-secrets。系统会优先检测旧位置是否存在文件,确保平滑升级。 -
页面浏览数据存储
默认不再在hits表中存储单个页面浏览记录,这一改变带来了两个显著优势:- 增强隐私保护:仅存储聚合数据而非原始访问记录
- 减少磁盘空间占用:对于流量较大的站点尤为明显
用户仍可在设置中启用详细记录存储,以满足导出需求。
新功能亮点
-
容器化支持
新增 Dockerfile 并发布官方镜像,简化了在容器环境中的部署流程。 -
环境变量配置
现在支持通过GOATCOUNTER_«FLAG»形式的环境变量来设置默认参数,提高了配置灵活性。 -
日志处理增强
新增多种时间格式支持(包括多种 Unix 时间戳格式)和$url格式说明符,同时增加了对 Bunny 和 Caddy 日志格式的解析支持。 -
暗色主题改进
优化了暗色主题的视觉效果,并默认跟随系统偏好设置自动切换。 -
多语言支持
新增中文和韩语翻译,提升了国际化体验。 -
路径前缀支持
新增-base-path参数,允许将 GoatCounter 部署在子路径下(如example.com/stats)。
技术优化与问题修复
-
兼容性提升
新增 HTTP2 Cleartext (h2c) 处理器,改善了与某些代理的兼容性。 -
错误处理改进
优化了 SQLite 数据库目录不可写时的错误提示,使其更加清晰易懂。 -
CORS 处理
修复了访问计数器错误响应中的 CORS 头设置问题,确保错误信息能够正确传递。 -
数据导入
新增对 Google Analytics 报告导入的支持,虽然无法还原详细数据,但可以保持访问总数的准确性。 -
性能优化
移除了站点的 7 天软删除期,删除操作改为后台任务执行,提高了系统响应速度。
总结
GoatCounter v2.6.0 版本通过优化默认配置、增强功能和完善细节,进一步提升了产品的易用性和实用性。特别是对隐私保护的重视、对容器化部署的支持以及对多语言环境的完善,都体现了该项目持续关注用户体验的发展方向。对于注重隐私的中小型网站运营者来说,这无疑是一个值得考虑的网站分析解决方案。
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