SmartHR UI v70.2.0 版本发布:文件输入增强与SSR优化
2025-07-09 15:10:14作者:董灵辛Dennis
SmartHR UI 是一个现代化的企业级 React UI 组件库,专为人力资源管理系统设计。它提供了丰富的预构建组件,帮助开发者快速构建符合企业标准的用户界面。本次发布的 v70.2.0 版本主要带来了文件输入组件的功能增强和服务端渲染(SSR)场景下的多项优化。
文件输入组件(InputFile)功能增强
在本次更新中,InputFile 组件获得了重要的功能升级,现在支持添加多个文件并实现多选功能。这一改进显著提升了文件上传场景下的用户体验。
技术实现细节
新的多文件选择功能通过以下方式实现:
- 组件内部状态管理升级,现在能够跟踪和维护多个文件对象
- 文件选择对话框现在支持标准的操作系统级多选操作(通过按住Ctrl或Shift键)
- 新增了文件列表展示区域,用户可以清晰地看到已选择的所有文件
- 提供了逐个移除文件的交互控制
这一改进特别适合需要批量上传文档的人力资源场景,如员工入职时的多份证明文件上传,或绩效考核时的多份材料提交。
SSR(服务端渲染)优化
本次版本针对服务端渲染场景进行了多项重要优化:
AppHeader 显示模式优化
AppHeader 组件现在能够更智能地在SSR环境下确定其显示模式。通过改进的渲染逻辑,组件能够:
- 在服务器端准确预判显示模式
- 避免客户端渲染时的闪烁问题
- 保持与客户端渲染的一致性
这一优化确保了在Next.js等SSR框架中使用时的稳定表现。
无障碍访问改进
AppNavi 组件进行了重要的无障碍访问改进。考虑到该组件通常出现在页面顶部且位于h1标题之前,传统的heading level结构会导致语义层级混乱。新版本采用aria-labelledby属性来更准确地表达导航结构,确保:
- 屏幕阅读器用户能够正确理解导航结构
- 不破坏页面的语义层级
- 保持与WCAG标准的兼容性
国际化与构建优化
本次发布还包含以下重要改进:
- 现在正确导出locales文件,方便国际化应用的开发
- 修复了"process is not defined"错误,提升了在特定构建环境下的兼容性
- 优化了构建输出,减少了不必要的依赖
升级建议
对于正在使用SmartHR UI的开发团队,建议:
- 需要多文件上传功能的场景应立即升级以利用新的InputFile功能
- 使用SSR架构的项目可以受益于显示模式和无障碍访问的改进
- 国际化项目现在可以更方便地使用内置的本地化资源
本次更新保持了向后兼容性,升级过程应该是平滑的。不过,如果项目中直接依赖了某些内部实现细节,建议在升级后进行充分的测试。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-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。00
最新内容推荐
32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 2023年最新HTMLCSSJS组件库:提升前端开发效率的必备资源 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 PADS元器件位号居中脚本:提升PCB设计效率的自动化利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
311
2.72 K
deepin linux kernel
C
24
7
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++
638
242
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
851
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!
C
1.03 K
469
Ascend Extension for PyTorch
Python
148
175
暂无简介
Dart
604
135
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
226
81
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
363
2.99 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
236
310