BK-CI制品列表UI优化实践:提升用户体验的关键设计
背景
在持续集成/持续交付(CI/CD)系统中,制品管理是一个核心功能模块。BK-CI作为一款企业级CI/CD平台,其执行历史界面中的制品列表承载着展示构建产物的重要职责。然而,随着项目复杂度的提升,制品名称长度和数量的增加,原有的UI设计逐渐暴露出一些体验问题。
问题分析
通过对BK-CI制品列表界面的深入观察,我们识别出两个主要的用户体验痛点:
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制品名称展示不全:当制品名称较长时,由于显示区域有限,用户无法完整查看制品名称,这给识别特定制品带来了困难。
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详情页布局问题:详情页中的操作按钮布局不够合理,且缺少制品大小这一重要信息,影响了用户的操作效率和决策速度。
优化方案
制品列表展示优化
针对制品名称展示不全的问题,我们采用了多行文本截断的解决方案:
- 将制品名称的显示行数限制为最多3行
- 超出部分使用省略号表示
- 保持卡片式布局的整体美观性
这种设计既保证了在有限空间内展示尽可能多的信息,又避免了因名称过长导致的布局混乱。
详情页功能增强
详情页的优化主要集中在信息完整性和操作便捷性上:
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增加制品大小显示:在列表中新增了制品大小的列,帮助用户快速评估制品体积。
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优化名称展示:同样采用最多3行的展示方式,确保长名称的可读性。
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固定操作按钮宽度:防止按钮因内容挤压而变形,保持界面一致性。
技术实现要点
在实现这些优化时,我们主要考虑了以下技术细节:
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CSS多行文本省略:使用
-webkit-line-clamp
属性实现多行文本截断:.artifact-name { display: -webkit-box; -webkit-line-clamp: 3; -webkit-box-orient: vertical; overflow: hidden; }
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响应式布局:确保在不同屏幕尺寸下都能保持良好的显示效果。
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性能优化:对于可能包含大量制品的列表,实现虚拟滚动或分页加载,保证界面流畅性。
效果评估
优化后的界面在以下几个方面有明显提升:
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信息可读性:用户现在可以更容易地识别制品,特别是那些具有长名称的制品。
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操作效率:固定宽度的操作按钮和新增的大小信息,使用户能更快做出决策。
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视觉一致性:整个界面的布局更加统一和专业。
总结
BK-CI制品列表的这次UI优化,体现了"以用户为中心"的设计理念。通过解决实际使用中的痛点,我们不仅提升了产品的易用性,也增强了用户的工作效率。这种持续关注用户体验并进行迭代优化的做法,是打造优秀CI/CD工具的关键。
未来,我们将继续收集用户反馈,在信息展示密度、交互方式等方面进行更深层次的优化,使BK-CI的制品管理功能更加完善。
PaddleOCR-VL
PaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- 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
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昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00ops-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++0118AI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
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