Starward游戏启动器新增游戏隐藏功能优化用户体验
2025-06-18 16:06:36作者:龚格成
在游戏启动器类软件中,随着支持游戏数量的增加,如何让用户界面保持简洁高效成为了一个重要课题。Starward项目的最新更新中,开发团队针对这一需求实现了一个贴心的功能优化——允许用户隐藏不常玩的游戏图标。
功能背景
许多游戏玩家往往只专注于少数几款游戏,特别是像米哈游旗下多款游戏并存的情况下。当启动器界面显示所有支持的游戏时,对于那些不玩的游戏,其图标反而会成为视觉干扰。这种设计不仅影响界面美观度,还可能降低用户的操作效率。
技术实现方案
Starward通过以下方式实现了游戏隐藏功能:
-
用户配置存储:在用户设置中新增了游戏显示状态的配置项,采用键值对形式存储每个游戏的可见性状态。
-
界面动态渲染:主界面游戏切换栏不再静态渲染所有游戏图标,而是根据用户配置动态生成可见游戏列表。
-
设置界面交互:在设置页面添加了游戏可见性开关控件,用户可以自由勾选需要显示的游戏。
用户体验优化
这一功能改进带来了多方面的用户体验提升:
- 界面简洁化:用户可以根据个人游戏习惯定制专属界面,只保留常用游戏入口。
- 操作效率提高:减少了不必要的视觉干扰,让用户能更快定位到目标游戏。
- 个性化定制:满足了不同用户群体的差异化需求,增强了软件的适应性。
技术实现细节
在具体实现上,开发团队可能采用了以下技术方案:
- 使用数据绑定技术将游戏显示状态与UI元素关联
- 实现配置的持久化存储,确保用户设置不会丢失
- 采用响应式设计,当配置变更时界面能即时刷新
- 保持代码的可扩展性,方便未来支持更多游戏
总结
Starward的这一功能更新体现了以用户为中心的设计理念。通过给予用户界面定制权,不仅解决了特定用户群体的痛点,也为软件未来的功能扩展奠定了良好基础。这种关注细节的优化正是优秀开源项目持续进步的关键所在。
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
最新内容推荐
电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 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 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
246
暂无简介
Dart
672
157
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++
663
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
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
🎉 (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
1.2 K
655
🔥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
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218
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
330
137