Expensify/App 9.1.47-6版本发布:全面优化与功能增强
2025-06-14 18:47:21作者:裘晴惠Vivianne
Expensify是一款广受欢迎的财务管理应用,专注于简化个人和企业的费用报告、报销流程以及日常开支管理。本次发布的9.1.47-6版本带来了多项重要改进和修复,涵盖了用户体验、性能优化和功能增强等多个方面。
核心改进与优化
报告页面拖放区域增强
开发团队为报告页面新增了拖放区域功能,使用户能够更直观地上传费用单据和报告附件。这一改进显著提升了文件上传的便捷性,特别是在处理多份收据或文档时。
离线模式下的费用处理优化
针对离线使用场景,本次更新修复了多个关键问题:
- 修复了在离线模式下创建费用时无法添加到未报告列表的问题
- 改进了拆分费用功能,确保在离线状态下正确显示用户头像
- 优化了离线状态下线程消息的显示逻辑
性能提升
团队对应用性能进行了多项优化:
- 解决了iOS平台切换标签页时图标显示延迟的问题
- 改进了滚动性能,特别是在移除最后一项时的滚动调整
- 优化了Lottie动画在"Trips"空状态插图中的缩放和容器宽度处理
用户体验改进
报告管理
- 现在可以同时显示打开和已提交的报告,提高了报告管理的便捷性
- 修复了删除费用后标题显示不正确的问题
- 改进了报告头部的"Hold"状态显示条件
界面细节优化
- 修复了交易组件在窄头部时的总计显示位置
- 解决了Android平台上税后金额后缀重叠的问题
- 改进了地址列表滚动时的光标显示问题
- 优化了标签选择器中标签文本的显示,避免底部被截断
功能增强
多标签支持
本次更新引入了多标签功能的beta版本,用户现在可以下载和管理多个标签,为更复杂的费用分类提供了支持。
测试驱动体验改进
团队对测试驱动功能进行了调整,优化了信息存储方式,并修复了完成测试驱动后模态框短暂显示的问题。
成员详情显示
现在成员详情页面会包含任何与Expensify卡相关的信息,提供了更全面的成员财务概览。
技术架构改进
React Native升级准备
团队为即将到来的React Native 0.79版本升级做了准备工作:
- 移除了未使用的Onyx工厂
- 修复了类型检查问题
- 更新了react-native-live-markdown依赖
拼写检查工具
新增了CSpell工具用于代码拼写检查,提高了代码质量和一致性。
安全与稳定性
数据安全
更新了加密和数据安全文档,反映了最新的安全实践。
错误处理
- 修复了导出到会计系统时连接失败仍显示导出选项的问题
- 改进了公司网站默认值的保存逻辑
- 解决了刷新页面后状态显示蓝色边框的问题
本次Expensify/App 9.1.47-6版本的发布,体现了开发团队对产品质量和用户体验的持续关注。从核心功能优化到界面细节打磨,从性能提升到安全加固,每一项改进都为用户提供了更加流畅、可靠的财务管理体验。这些更新不仅解决了已知问题,还为未来的功能扩展奠定了更坚实的基础。
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
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
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
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 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 SteamVR 1.2.3 Unity插件:兼容Unity 2019及更低版本的VR开发终极解决方案 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 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 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
184
197
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
480
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
276
97
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
380
3.44 K
暂无简介
Dart
624
140
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
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
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++
648
265
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
157
210