Invoice Ninja 任务报告中的时间日志导出问题解析
2025-05-26 07:16:02作者:廉皓灿Ida
问题背景
在Invoice Ninja SaaS版本(v5)中,用户在使用任务报告导出功能时遇到了时间日志数据展示的问题。具体表现为当用户选择导出"Task - Duration"和"Task - Duration in words"列时,系统显示的是任务的总持续时间,而非每个时间日志条目的具体持续时间。
问题分析
这个问题源于系统在处理任务报告导出时,对持续时间字段的处理逻辑存在不足。系统默认将任务级别的总持续时间作为导出内容,而忽略了用户可能需要查看每个独立时间日志条目的详细持续时间的需求。
解决方案实现
开发团队通过以下方式解决了这个问题:
- 新增了专门用于时间日志的持续时间字段
- 保留了原有的任务总持续时间字段
- 为时间日志添加了"Duration in words"格式的支持
使用指导
要正确使用这些改进后的功能,用户需要注意:
-
在任务报告页面,点击"Customize Columns"选项
-
在"Report Columns"部分,现在可以看到以下相关字段:
- 任务总持续时间(Task - Duration)
- 任务总持续时间文字描述(Task - Duration in words)
- 时间日志条目持续时间(Time Log - Duration)
- 时间日志条目持续时间文字描述(Time Log - Duration in words)
-
如果新增字段没有显示,需要点击"Reset"按钮重置列选项
技术实现细节
这个改进涉及到了Invoice Ninja的报告生成系统的多个层面:
- 数据模型层面:扩展了任务和时间日志的数据结构
- 业务逻辑层:修改了持续时间计算逻辑
- 表示层:增加了新的字段选项
系统现在能够区分两种不同类型的持续时间:
- 任务级别的聚合时间
- 单个时间日志条目的具体持续时间
最佳实践建议
对于需要详细时间日志报告的用户,建议:
- 优先使用"Time Log - Duration"系列字段
- 定期重置列选项以确保获取最新功能
- 结合其他任务相关字段使用,以获得更全面的报告
总结
Invoice Ninja通过这次改进,完善了其任务报告系统中时间日志导出的功能,为用户提供了更灵活、更精确的时间跟踪数据导出选项。这一改进特别适合需要详细分析工作时间分配的用户和团队。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
413
3.18 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
Ascend Extension for PyTorch
Python
228
258
暂无简介
Dart
679
160
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
325
🔥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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (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
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
492