EventCatalog项目中的SideNav/TreeView自动展开优化探讨
2025-07-04 20:33:46作者:卓炯娓
在EventCatalog项目中,SideNav/TreeView组件是用户导航和浏览事件目录的重要界面元素。当前实现中,TreeView会自动展开所有层级的节点,包括域(domains)、服务(services)和通道(channels)。这种设计虽然方便用户快速查看内容,但在某些场景下可能会影响用户体验。
当前实现的问题分析
TreeView组件通过getTreeView.ts文件中的逻辑控制节点的展开行为。默认情况下,所有类型的节点都会被自动展开。这种设计在内容较少时确实能提升用户体验,但当某个域下包含大量服务时,会导致以下问题:
- 界面显得过于拥挤,用户需要滚动大量内容才能找到目标
- 其他重要组件可能被推到视图外,降低了可发现性
- 视觉上造成信息过载,增加了用户的认知负担
优化方案探讨
针对上述问题,可以考虑以下几种优化方案:
方案一:移除服务的自动展开
最直接的解决方案是修改getTreeView.ts文件,从自动展开列表中移除服务节点。这样用户可以根据需要手动展开感兴趣的服务,保持界面的整洁性。这种方案实现简单,但可能增加用户的操作步骤。
方案二:基于数量的条件展开
更智能的做法是设置一个阈值,当域下的服务数量超过某个预设值(如5个)时,不自动展开服务节点。这种方案平衡了便捷性和界面整洁度,但需要确定一个合理的阈值,并且可能因项目规模不同而需要调整。
方案三:配置文件控制
最具灵活性的方案是通过eventcatalog.config.js配置文件让用户自定义哪些节点类型应该自动展开。这种方案提供了最大的灵活性,允许不同项目根据自身特点进行配置,但增加了配置的复杂性。
技术实现考量
无论选择哪种方案,都需要考虑以下技术细节:
- 向后兼容性:确保修改不会影响现有项目的功能
- 性能影响:特别是在处理大量节点时的渲染性能
- 用户体验一致性:确保修改后的行为符合用户预期
- 可访问性:保持树形导航对辅助技术的友好性
结论
TreeView的自动展开行为需要根据实际使用场景进行优化。对于EventCatalog这样的项目,考虑到可能包含大量服务的情况,采用方案二或方案三可能更为合适。这些方案能够在保持功能性的同时,提升用户界面的可用性和整洁度。
最终决策应基于项目维护者和社区用户的反馈,平衡易用性和灵活性,确保修改能够真正提升用户体验。
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
最新内容推荐
STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 网页设计期末大作业资源包 - 一站式解决方案助力高效完成项目 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 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
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
🔥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
暂无简介
Dart
671
155
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++
660
308
Ascend Extension for PyTorch
Python
220
236
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
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
392
3.83 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322