Eclipse Che 仪表板编辑器定义中支持显示名称的链接渲染功能解析
2025-05-31 03:24:54作者:宣海椒Queenly
在开源云原生IDE项目Eclipse Che的最新开发动态中,开发团队正在为仪表板(dashboard)功能实现一项重要改进——允许在编辑器定义的metadata.displayName字段中渲染超链接。这项功能将显著提升用户界面的交互性和信息传达效率。
技术背景
Eclipse Che作为云原生集成开发环境,其核心功能之一是通过编辑器定义(editor definitions)来管理各类代码编辑器。这些定义以YAML格式配置,其中metadata.displayName字段用于在仪表板界面显示编辑器的友好名称。当前版本中,该字段仅支持纯文本显示,无法识别嵌入的HTML或Markdown格式的超链接。
功能实现方案
开发团队计划通过以下技术方案实现该功能:
-
富文本解析引擎:在仪表板前端增加对
displayName字段的富文本解析能力,支持识别:- HTML锚标签格式:
<a href="https://example.com/">Example</a> - Markdown链接语法:
[Example](https://example.com/)
- HTML锚标签格式:
-
安全渲染机制:为确保安全性,将实现:
- 严格的URL白名单验证
- 防XSS攻击的HTML净化处理
- 仅允许特定HTML标签和属性
-
多行文本支持:同步增加对换行符的识别,使长文本能正确分段显示
技术价值
这项改进将带来以下优势:
- 增强用户体验:用户可直接从编辑器名称跳转到相关文档或网站
- 提升信息密度:无需额外空间即可展示辅助信息链接
- 配置灵活性:运维人员可以在不修改前端代码的情况下更新链接
版本规划
该功能将首先在7.92.x版本中实现,并计划向后移植(backport)到3.17稳定版分支,确保生产环境的用户能尽快获得这一改进。
实现注意事项
开发团队需要特别关注:
- 前后端兼容性,确保旧版本客户端能正常显示包含链接的定义
- 移动端适配,保证链接在各种设备上都有良好的可点击性
- 无障碍访问(A11Y),为视觉障碍用户提供适当的ARIA标签
这项功能改进体现了Eclipse Che项目对用户体验的持续优化,也是其作为云原生IDE平台不断完善的重要一步。通过增强配置项的展示能力,运维团队和最终开发者都将获得更高效的工作体验。
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
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