Yokai 项目 v1.10.0-b1 版本技术解析
Yokai 是一个开源的 Android 漫画阅读器项目,专注于为用户提供流畅的漫画阅读体验和丰富的功能。该项目采用现代化的 Android 开发技术栈,包括 Kotlin、Jetpack Compose 等。最新发布的 v1.10.0-b1 版本带来了多项功能增强和架构改进,值得我们深入探讨。
版本管理策略调整
该版本首先对项目的版本管理策略进行了调整,采用了更清晰的语义化版本控制方案:
- 主版本号(Major):表示重大重构或架构变更
- 次版本号(Minor):表示新功能发布或重大变更
- 微版本号(Macro):用于常规错误修复(包括非关键热修复)
- 补丁版本号(Patch):仅用于关键修复
这种调整使得版本号能更准确地反映更新的内容和重要性,有助于开发者和用户更好地理解每个版本的变化程度。
新功能亮点
1. 图书馆随机排序功能
新增的随机排序功能为用户提供了更多样化的漫画浏览方式。这一功能通过算法随机打乱图书馆中的漫画顺序,帮助用户发现可能被忽视的内容。
2. 搜索查询保存
用户现在可以保存常用的搜索查询,这一功能通过本地存储实现,减少了重复输入相同搜索条件的时间成本。从技术实现角度看,这涉及到搜索历史的持久化存储和检索机制。
3. 滑动隐藏源开关
新增了可配置选项,允许用户启用/禁用滑动时隐藏源的功能。这一改进增强了用户对界面交互的控制能力,体现了项目对用户体验细节的关注。
架构优化与重构
1. 图书馆模块重构
本次更新对图书馆模块进行了深度重构:
- 改用 Flow 进行数据流管理,提高了响应性和性能
- 引入 LibraryMap 替代扁平化的 LibraryItem 列表,优化了数据结构
- 将 LibraryManga 与 MangaImpl 解耦,提高了模块的内聚性
这些改动使得图书馆模块更易于维护和扩展,同时为未来功能开发奠定了基础。
2. Compose 组件化推进
项目继续推进向 Jetpack Compose 的迁移:
- 重构 EmptyView 使用 Compose 实现
- 重写阅读器 ChapterTransition 为 Compose 版本
- 关于页面改用 Compose 实现
- 实验性添加了模仿 J2K 的 ExpandedAppBarLayout 的 LargeTopAppBar
这些改动不仅提升了界面性能,还统一了视觉体验,同时为未来的现代化开发铺平了道路。
3. 模块结构调整
对核心模块进行了重组:
- 将核心模块从 :core 移动到 :core:main
- 将存档相关代码分离到 :core:archive 模块
这种模块化重构提高了代码的组织性和可维护性,使项目结构更加清晰。
性能优化与问题修复
1. 性能改进
- 临时禁用了日志文件功能以减少 I/O 开销
- 解决了可能导致"Comparison method violates its general contract!"崩溃的问题
2. 用户体验修复
- 允许已安装 Shizuku 的用户跳过引导的权限步骤
- 修复了最近阅读页面显示"无最近章节"而非加载屏幕的问题
- 解决了图书馆页面未完全加载条目无法选择的问题
- 修复了某些 Infinix 设备无法使用"在浏览器中打开链接"操作的问题
- 修正了源过滤器底部表单无法完全滚动到底部的问题
依赖项更新与技术栈升级
项目持续保持技术栈的更新:
- 将 Kotlin 协程 BOM 更新至 v1.10.1
- 升级 Compose BOM 到 2025.01.00
- 将 Gradle 升级至 v8.12
- 解决了一系列弃用警告,包括:
- Kotlin 上下文接收器(计划在 Kotlin 2.1.x 移除)
- Project.exec 替换为 Providers.exec
- 移除了获取 kotlin-stdlib 版本号时使用的内部 API
这些更新确保了项目能够利用最新的技术优势,同时保持向前兼容性。
总结
Yokai v1.10.0-b1 版本展示了项目在功能丰富性和架构现代化方面的持续努力。通过引入新功能、重构关键模块、优化用户体验和保持技术栈更新,该项目正朝着更稳定、更易用和更易维护的方向发展。特别是对 Compose 的持续推进和模块化重构,为未来的功能扩展奠定了坚实基础。对于开发者而言,这个版本提供了许多值得学习的技术实践;对于用户而言,则带来了更流畅的阅读体验和更多个性化选择。
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