Expensify/App 9.1.4-4版本发布:支付优化与用户体验提升
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流程。本次发布的9.1.4-4版本带来了一系列重要更新,主要集中在支付系统优化、用户界面改进和性能提升等方面。
核心功能改进
交易金额与货币更新逻辑优化
开发团队修复了当交易金额或货币类型更新时,总额计算逻辑存在的问题。这一改进确保了在任何交易属性变更时,系统都能准确重新计算总金额,避免了财务数据不一致的情况。
支付方式管理升级
应用现在迁移到了新的私有支付方法存储系统(private_lastPaymentMethod),这一底层架构的改进为未来的支付功能扩展奠定了基础,同时提高了支付信息处理的安全性和可靠性。
费用报告筛选功能增强
用户现在可以在费用报告页面筛选已关闭的信用卡记录,这一改进使得财务管理人员能够更全面地查看历史支付数据,方便进行财务审计和对账工作。
用户体验优化
键盘输入问题修复
针对移动设备用户,修复了输入框可能被键盘遮挡的问题,这一改进显著提升了在移动设备上填写表单的体验。
两步验证流程改进
对两步验证流程进行了多项优化,包括:
- 修复了验证步骤中的返回功能
- 改进了成功页面后的导航逻辑
- 加强了恢复代码的安全要求,现在用户必须复制恢复代码才能继续操作
导航逻辑调整
优化了分割视图导航器的行为,现在在某些场景下会推送不带侧边栏屏幕的分割导航器,使页面跳转更加符合用户预期。
性能与稳定性提升
推送通知优化
现在支持GZIP压缩的JSON字符串作为推送通知的载荷,这一改进减少了数据传输量,提高了通知的传输效率和可靠性。
第三方卡片订阅管理
允许NewDot收集客户添加一个第三方卡片订阅源,为企业用户提供了更灵活的财务数据集成选项。
报告标记状态修复
修复了工作区中报告组件未正确显示已读标记的问题,确保用户能够准确识别哪些报告内容已经查看过。
测试覆盖范围扩展
开发团队在本版本中增加了多项测试用例,包括:
- 对报告分组功能的全面测试
- 优化了筛选和排序选项的测试覆盖范围
- 增加了更全面的边界条件测试
这些测试改进有助于确保应用的稳定性和可靠性,特别是在处理复杂财务数据时。
多语言支持
对西班牙语翻译进行了优化,提高了非英语用户的使用体验。这一改进体现了Expensify对全球化用户群体的重视。
总结
Expensify/App 9.1.4-4版本通过一系列精细化的改进,进一步提升了这款财务管理应用的核心功能和用户体验。从支付系统的底层优化到界面交互的细节调整,每个改进都旨在为用户提供更流畅、更可靠的财务管理工具。特别是对移动设备用户体验的关注和对安全验证流程的加强,显示了开发团队对产品质量和用户需求的持续关注。
GLM-4.6
GLM-4.6在GLM-4.5基础上全面升级:200K超长上下文窗口支持复杂任务,代码性能大幅提升,前端页面生成更优。推理能力增强且支持工具调用,智能体表现更出色,写作风格更贴合人类偏好。八项公开基准测试显示其全面超越GLM-4.5,比肩DeepSeek-V3.1-Terminus等国内外领先模型。【此简介由AI生成】Jinja00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
GLM-V
GLM-4.5V and GLM-4.1V-Thinking: Towards Versatile Multimodal Reasoning with Scalable Reinforcement LearningPython00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0107AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile010
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
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