Linear SDK 41.0.0版本发布:客户状态管理与AI增强功能升级
Linear是一款现代化的项目管理工具,专注于为技术团队提供简洁高效的issue跟踪和工作流管理解决方案。其SDK为开发者提供了与Linear平台深度集成的能力,支持构建自定义工作流和扩展功能。
重大变更与架构调整
本次发布的41.0.0版本对客户状态管理进行了重构,移除了按类型分组的机制。CustomerStatus.type字段从必填类型变更为可选类型,并标记为废弃状态。这一变更反映了产品设计思路的转变,客户状态不再需要强制分类,为业务场景提供了更大的灵活性。
Dashboard模块的布局系统进行了简化,移除了layout字段,转而采用更直观的sortOrder排序机制。这种设计变更降低了实现复杂度,同时保持了用户体验的一致性。
在Mutation操作方面,customerNeedUpdate的返回类型从CustomerNeedPayload变更为CustomerNeedUpdatePayload,为后续扩展预留了空间。
新增功能与增强
智能建议系统
本次更新引入了全面的智能建议功能,为issue管理提供了AI驱动的辅助决策能力:
- 新增了
hasSuggestedAssignees、hasSuggestedLabels等过滤条件,支持快速查找有待处理建议的issue - 扩展了Issue模型,新增
suggestions和incomingSuggestions字段,支持双向建议追踪 - 定义了完整的
IssueSuggestion类型体系,包括状态机(IssueSuggestionState)和类型分类(IssueSuggestionType)
项目标签收藏功能
在Favorite系统中增加了projectLabelId支持,用户现在可以将项目标签加入收藏,快速访问常用分类。这一功能通过新增的projectLabel字段实现关联查询。
客户状态管理API
全新设计了客户状态管理接口:
- 新增
CustomerStatusCreateInput和CustomerStatusUpdateInput输入类型 - 提供
customerStatusCreate、customerStatusUpdate等Mutation操作 - 引入
displayName字段替代原有的类型分类机制
Salesforce集成增强
扩展了集成能力,新增Salesforce专用支持:
- 增加
attachmentLinkSalesforceMutation操作 - 定义
SalesforceSettingsInput配置类型 - 在通用集成设置中添加Salesforce配置项
组织与权限管理改进
组织级配置新增了多项控制选项:
aiAddonEnabled:启用/禁用AI附加功能restrictLabelManagementToAdmins:限制标签管理权限仅限管理员personalApiKeysEnabled:控制个人API密钥的生成权限
项目模型新增facets字段,支持多维度的项目属性分类和筛选。同时扩展了项目过滤条件,新增activityType支持,便于按活跃度分类查询。
开发者体验优化
统一了OAuth应用的actor模式命名,将文档中的actor=application更新为更简洁的actor=app表述。同时完善了各类create操作的createAsUser和displayIconUrl参数的文档说明。
用户模型新增gitHubUserId字段,增强了第三方账号体系的集成能力。废弃了不再使用的inviteHash字段,清理了过时功能。
技术架构演进
本次更新反映了Linear平台向智能化、集成化方向的发展趋势:
- AI深度集成:通过智能建议系统将机器学习能力融入核心工作流
- 状态管理简化:用更灵活的客户状态模型替代原有的严格分类体系
- 扩展性增强:新增的facet系统和集成选项为复杂业务场景提供支持
- 开发者友好:统一的命名规范和更完善的文档提升集成体验
这些变更既保持了API的稳定性,又为未来的功能扩展奠定了坚实基础。开发者可以基于这些新特性构建更智能、更贴合业务需求的定制化解决方案。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00