Kimai时间追踪功能中自动填充问题的分析与解决
2025-06-19 12:30:11作者:冯梦姬Eddie
问题背景
Kimai作为一款开源的时间追踪工具,在最新版本2.35.0中出现了一个影响用户体验的功能性问题。当用户尝试创建一个新的时间追踪记录时,系统会自动填充持续时间(duration)和结束时间(end time)字段,而无法创建"从现在开始直到手动停止"的实时追踪记录。
问题现象
用户操作流程如下:
- 打开时间追踪对话框
- 通过Tab键遍历各输入字段
- 系统自动填充了持续时间
- 系统自动填充了结束时间
这种自动填充行为违背了时间追踪的基本逻辑,特别是对于需要实时记录工作时间的场景。用户期望的是能够创建一个"开始于现在"且"持续进行"的时间记录,而不是预先确定结束时间的记录。
技术分析
从技术实现角度看,这个问题可能源于以下几个方面的原因:
- 前端表单处理逻辑:可能在表单初始化或字段焦点变化时触发了不必要的时间计算
- 默认值设置:系统可能错误地为持续时间字段设置了默认值
- 时间计算逻辑:在开始时间字段获得焦点时,可能错误地触发了结束时间的计算
解决方案
项目维护者在收到问题报告后迅速响应,确认了问题的存在。经过检查发现,问题是由于本地开发环境中的某个文件变更导致的,这个变更意外影响了时间追踪表单的行为。
修复方案包括:
- 回滚或修正导致问题的本地变更
- 确保时间追踪表单能够正确处理"实时记录"场景
- 验证开始时间、持续时间和结束时间字段之间的交互逻辑
验证结果
用户确认修复后问题得到解决,现在可以正常创建实时时间追踪记录。系统不再自动填充持续时间,允许用户创建"从当前时间开始"且"持续进行"的时间记录。
最佳实践建议
对于使用Kimai进行时间追踪的用户,建议:
- 定期更新到最新稳定版本
- 创建时间记录时注意检查各时间字段的状态
- 对于需要精确记录的场景,可以先创建实时记录,后续再补充详细信息
这个问题的快速解决体现了开源项目的响应能力和社区协作的优势,也提醒开发者在本地修改时需要注意对核心功能的影响。
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
暂无简介
Dart
669
155
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
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++
660
308
🔥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
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
3.81 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322
🎉 (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
1.19 K
653
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
878