Expensify/App 9.1.12-7版本发布:全面优化用户体验与功能增强
项目简介
Expensify是一款广受欢迎的财务管理应用程序,专注于简化个人和企业的费用报告、报销流程以及账单支付等财务操作。作为一款跨平台应用,Expensify提供了Web、移动端和桌面端的多平台支持,帮助用户随时随地管理财务事务。
核心功能改进
1. 费用报告功能增强
本次更新对费用报告功能进行了多项优化。修复了绿色圆点在LHN(左侧导航栏)中消失的问题,确保用户能够清晰识别未处理报告。同时优化了报告导出功能,新增了PDF导出选项,为用户提供了更多格式选择。在报告审批流程中,修复了自我审批的问题,防止用户意外审批自己的报告。
2. 视频附件处理改进
针对视频附件功能进行了重要修复,解决了iOS设备上不支持的视频格式处理问题。现在当用户尝试上传或播放不兼容的视频格式时,系统能够正确识别并处理。此外还修复了视频全屏播放后Android设备上出现的空白模态框问题,提升了视频观看体验。
3. 搜索功能优化
搜索体验得到显著提升,修复了搜索栏从右向左滑动的问题,使动画更加流畅自然。同时解决了保存的搜索被删除后当前打开的搜索会被重置的问题,保持了用户的操作连续性。对于金额搜索,现在会自动弹出数字键盘,提高了输入效率。
用户体验提升
1. 界面交互改进
本次更新对多个界面元素进行了优化。修复了工具提示在完全显示前闪烁的问题,使提示信息更加稳定。调整了旅行视图详情按钮的颜色,使其更符合整体设计语言。同时优化了加载状态的感知,让用户等待过程更加自然。
2. 键盘与导航优化
针对移动设备特别优化了键盘交互体验。修复了键盘在打开"标记为冒犯性"页面时保持打开状态的问题。在导航到聊天页面前会自动关闭键盘,避免了界面遮挡。此外还改进了返回按钮的处理逻辑,确保导航路径正确。
3. 离线状态处理
增强了应用在离线状态下的表现。修复了钱包页面在加载时点击"添加支付方式"会打开错误页面的问题。优化了集成页面在离线状态下更新QBO字段时的反馈机制,确保用户了解操作状态。
技术架构优化
1. 状态管理改进
对应用的状态管理进行了多项优化。修复了工作区所有者被乐观移除的问题,即使API调用失败也能保持状态一致。优化了标签审批者的选择状态,确保页面能够正确重新渲染。
2. 混合应用支持
改进了混合应用的文档和支持,使开发者能够更轻松地构建和部署混合版本。同时优化了桌面更新的安装流程,确保用户能够获取最新版本。
3. 性能优化
通过多项措施提升了应用性能。优化了报告列表的滚动事件处理,防止阻塞。改进了金额和支付按钮的重新加载逻辑,减少了不必要的渲染。同时修复了视频附件重新加载时的错误问题。
安全与稳定性
1. 双因素认证增强
修复了在Xero连接活跃时无法启用双因素认证的问题,提高了账户安全性。同时优化了双因素确认页面的UI,修复了显示问题。
2. 错误处理改进
增强了错误处理机制,防止未使用的乐观错误影响用户体验。修复了公司卡片页面的无限加载问题,提高了应用稳定性。
3. 依赖项更新
更新了多个关键依赖项,包括electron-updater和electron本身,以获取最新的安全补丁和功能改进。
总结
Expensify/App 9.1.12-7版本通过一系列功能增强、用户体验优化和技术改进,进一步提升了这款财务管理应用的整体质量。从核心的费用报告功能到细节的界面交互,再到底层的技术架构,本次更新都体现了开发团队对产品质量和用户体验的持续关注。这些改进将帮助用户更高效、更愉快地管理日常财务事务。
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