Expensify/App 9.1.59-0版本发布:多语言支持优化与用户体验提升
2025-06-13 01:47:16作者:田桥桑Industrious
项目背景
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报销流程。作为一款跨平台应用,它提供了Web、移动端和桌面端的完整解决方案,帮助用户高效管理日常开支和报销事务。
核心更新内容
1. 多语言与本地化改进
本次版本对应用的多语言支持进行了显著优化。开发团队重构了本地化相关组件,实现了以下改进:
- 集中化管理首选语言设置,统一了语言切换逻辑
- 修复了桌面端更新对话框的翻译问题
- 移除了遗留的西班牙语(es-ES)代码和备用语言代码
- 优化了语言资源加载机制
这些改进使得应用在不同语言环境下的表现更加一致,提升了国际化用户体验。
2. 报销流程优化
在核心的报销功能方面,开发团队进行了多项改进:
- 修复了电子收据(eReceipts)的开关功能
- 优化了发票支付功能,解决了在某些情况下支付按钮不可见的问题
- 改进了类别选择器的搜索功能,现在可以更准确地匹配"Employee Meals Office"等复合类别
- 添加了对未分类费用的支持,完善了无类别筛选功能
3. 用户界面体验提升
在UI/UX方面,本次更新包含多项改进:
- 修复了收据图片显示不全的问题
- 优化了"From"下拉菜单的布局稳定性
- 改进了底部模态框的显示效果,避免选项被部分遮挡
- 为双头像显示场景添加了名称标签
- 修复了工作空间加载指示器与新建按钮重叠的问题
4. 性能优化
性能方面的重要改进包括:
- 实现了IOU请求屏幕的标签懒加载
- 优化了React Native构建流程,开始使用预构建的React Native工件
- 改进了Web端的脚本加载方式,采用异步加载策略
- 实现了后台扫描附加收据的功能,提升用户体验
5. 报告与审批流程改进
针对企业用户常用的报告和审批功能:
- 修复了审批标签对次级审批人不可见的问题
- 改进了报告按钮的显示逻辑
- 优化了待审批金额的计算逻辑
- 修复了删除工作空间后的显示问题
技术架构调整
本次发布包含了一些重要的架构调整:
- 移除了旅行功能的Beta测试代码
- 重构了整个应用中的Beta功能检查逻辑
- 优化了离线模式下的报告创建逻辑
- 改进了交易线程报告的创建机制
安全与稳定性
在安全方面,本次更新:
- 加强了HTML验证机制
- 修复了分享功能中可能访问已删除工作空间的问题
- 更新了electron-updater依赖以修复潜在安全问题
开发者体验
对于开发者而言,值得注意的变化包括:
- 引入了CSpell进行拼写检查
- 优化了构建和发布流程
- 更新了多个开发依赖项
- 改进了错误处理和日志记录
总结
Expensify/App 9.1.59-0版本是一次全面的质量提升更新,重点优化了多语言支持、核心报销流程和用户界面体验。通过引入多项性能改进和架构调整,为后续功能开发奠定了更坚实的基础。这些改进将显著提升各类用户群体的使用体验,从个人用户到企业财务团队都能从中受益。
开发团队持续关注用户反馈,通过不断迭代优化产品功能,巩固Expensify在财务管理领域的领先地位。本次更新体现了团队对产品质量的承诺和对用户体验的重视。
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
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
405
3.14 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
225
251
暂无简介
Dart
672
159
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
319
🎉 (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
657
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
325
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
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
868