【文章翻譯】Flutter in 2023: strategy and roadmap
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原文：https://medium.com/flutter/flutter-in-2023-strategy-and-roadmap-60efc8d8b0c7
2023 年的 Flutter：策略與路線圖
作為一個開源專案，我們相信在我們對路線圖保持透明時，我們才能最好地服務我們的客戶。
【文章翻譯】Introducing Realm for Dart & Flutter
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原文：https://medium.com/dartlang/introducing-realm-for-dart-flutter-e30cb05eb313
案例研究：使用 Dart 平台原生指令建立一個豐富的跨平台函式庫，支援 Dart 和 Flutter 應用程式
我們很興奮地看到 MongoDB 今天宣布 Realm for Dart 和 Flutter 的正式發佈！Realm 是一個反應式、面向物件的跨平台資料庫，在應用程式開發人員中很受歡迎。換句話說，它非常適合 Dart 和 Flutter。因此，在過去的一年中，我們與 MongoDB 合作將 Realm 帶到 Dart 和 Flutter。查看 MongoDB 發布的 部落格文章，了解 Realm 提供的功能、自早期預覽版以來的改進以及未來計畫。我們認為 Realm 將非常適合 Dart 和 Flutter 開發人員。
【文章翻譯】What’s next for Flutter
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肯亞奈洛比 Flutter Forward 活動上的願景分享
今天，我們很興奮能夠在 Flutter Forward 上與大家分享我們對 Flutter 的願景。Flutter Forward 是我們的開發者活動，正在從肯亞奈洛比現場直播，來自世界各地的開發者們齊聚一堂，線上線下同步參與，了解 Flutter 未來的發展方向。
【文章翻譯】Adapting Wonderous to larger device formats
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原文：https://medium.com/flutter/adapting-wonderous-to-larger-device-formats-ac51e1c00bc0
使用 Flutter 設計在所有設備上看起來都美觀的行動應用程式
今天，我們宣布 Wonderous 的下一個版本，該版本新增了對可折疊設備、平板電腦和平板電腦橫向模式的支援。這個迭代讓我們能夠測試 Flutter 適應不同設備格式 的能力，GitHub 上的 程式碼 存放庫提供了利用 適應性設計 的參考。
【文章翻譯】Introducing Dart 3 alpha
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原文：https://medium.com/dartlang/dart-3-alpha-f1458fb9d232
介紹 Dart 3 alpha
12 月，我們發表了第一篇關於 Dart 3 的部落格文章，讓我們得以一窺未來。今天，在肯亞奈洛比舉行的 Flutter Forward 開發者活動現場，我們分享了 Dart 下一個主要版本的更廣泛願景，以及我們的第一個預覽版本 Dart 3 alpha。
【文章翻譯】Announcing the Flutter News Toolkit
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原文：https://medium.com/flutter/announcing-the-flutter-news-toolkit-180a0d32c012
宣布 Flutter 新聞工具套件
Google 的 Flutter 團隊與 Google 新聞倡議 (GNI) 密切合作，共同打造了 Flutter 新聞工具套件 - 一個免費的預建 Flutter 應用程式範本，用於加速新聞應用開發。一些早期採用者已經在短短 6 週的時間內建立了 iOS 和 Android 應用程式，聲稱與傳統的 iOS 和 Android 雙端開發相比，節省了高達 80% 的時間。
【文章翻譯】Better isolate management with Isolate.run()
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原文：https://medium.com/dartlang/better-isolate-management-with-isolate-run-547ef3d6459b
使用 Isolate.run() 更好地管理 Isolate
Dart 2.19 引入了一個新函數，可以讓您僅用一行程式碼即可輕鬆實現併發。
所有 Dart 程式碼都在 isolate 中運行。是否要實作多個 isolate 以在 Dart 程式中啟用 併發 取決於您。如何實作多個 isolate 則取決於 Dart 團隊，在 Dart 2.19 中，我們對此流程進行了巨大的升級，我們很興奮能與大家分享。來認識一下 Isolate.run() 吧！
【文章翻譯】What’s new in Flutter 3.7
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原文：https://medium.com/flutter/whats-new-in-flutter-3-7-38cbea71133c
Flutter 3.7 新功能：Material 3 更新、iOS 改進等等！
我們很高興在 2023 年開始時發佈 Flutter 3.7！在 Flutter 3.7 中，我們作為社群，繼續改進框架，加入了一些很棒的新功能，例如：建立自訂選單列、階層式選單、更好地支援國際化的工具、新的除錯工具等等。
【文章翻譯】How it’s made: Holobooth
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原文：https://medium.com/flutter/how-its-made-holobooth-6473f3d018dd
展示 Flutter 和機器學習的虛擬照片亭體驗
隆重推出 Flutter Forward Holobooth，這是一個展示 Flutter、Firebase 和機器學習（使用 MediaPipe 和 TensorFlow.js）功能的全新體驗，以虛擬照片亭呈現。首先選擇您的頭像（Dash 或 Sparky），然後將自己傳送到熱帶海灘、火山山脈、外太空、海底或其他地方！由於我們無法將所有人運送到奈洛比現場參加 Flutter Forward，因此我們想要提供同樣令人興奮的虛擬體驗！使用 Holobooth，您可以捕捉一段短片來紀念您的虛擬之旅。然後，透過分享到 Twitter 或 Facebook 來與您的朋友炫耀。
Holobooth 基於 Google I/O 2021 的第一版 Photo Booth 應用程式。Holobooth 沒有拍攝你和 Dash 或 Sparky 的照片，而是使用機器學習，透過你的臉部表情控制 Dash 或 Sparky 的動畫。
我們將分解說明我們的團隊如何與 Google 合作，透過運用 Google 工具的功能，打造更具沉浸感和未來感的照片亭體驗。我們使用 Flutter 和 Firebase 建立 Holobooth 應用程式。JavaScript 中的 Web ML 讓我們能夠透過虛擬、互動式、3D 頭像將體驗提升到新的水平。讓我們深入了解我們是如何建立它的！
使用 TensorFlow.js 偵測臉部
Holobooth 最令人興奮的功能之一是能夠將您臉部的即時影片，映射到 Dash（或 Sparky）的 3D 模型上，同時您穿梭在他們的虛擬世界中。如果您臉部表達驚訝，Dash 的臉部也會表達驚訝，依此類推。為了實現這一點，我們使用了 Flutter Web 的 camera Plugin 和 TensorFlow.js 來偵測相機畫面中使用者的臉部。更具體地說，我們使用了 MediaPipe FaceMesh 模型，它可以實時估計 468 個 3D 臉部特徵點，以偵測 Web 和行動瀏覽器中相機畫面中使用者臉部的特徵。
根據每個臉部特徵的位置，我們可以判斷使用者是否在畫面中，他們的眼睛或嘴巴是否睜開，等等。當使用者在相機視圖中移動時，MediaPipe FaceMesh 模型（透過 TensorFlow.js Face Landmarks Detection 套件 提供）確保我們可以追蹤使用者特徵的確切座標，以便我們可以在 Dash 或 Sparky 上鏡像它們。如需更多詳細資訊，您可以深入了解 face_geometry.dart 檔案。雖然目前還沒有針對 TensorFlow.js 的官方 Dart 套件，但 Dart 的 JS 套件允許我們將 JavaScript 函式庫導入 Flutter Web 應用程式（如需更多詳細資訊，請參閱 tensorflow_models 套件資料夾）。
FaceGeometry({
required tf.Face face,
required tf.Size size,
}) : this._(
rotation: FaceRotation(keypoints: face.keypoints),
leftEye: LeftEyeGeometry(
keypoints: face.keypoints,
boundingBox: face.boundingBox,
),
rightEye: RightEyeGeometry(
keypoints: face.keypoints,
boundingBox: face.boundingBox,
),
mouth: MouthGeometry(
keypoints: face.keypoints,
boundingBox: face.boundingBox,
),
distance: FaceDistance(
boundingBox: face.boundingBox,
imageSize: size,
),
);
const FaceGeometry._({
required this.rotation,
required this.mouth,
required this.leftEye,
required this.rightEye,
required this.distance,
});
使用 Rive 和 TensorFlow.js 動畫背景和頭像
我們求助於 Rive 來讓 Holobooth 動畫栩栩如生。Rive 是一個使用 Flutter 建立的 Web 應用程式，它提供了用於建立高性能、輕量級、互動式動畫的工具，這些動畫易於整合到 Flutter 應用程式中。我們與 Rive 的才華洋溢的設計師和 HOPR 設計工作室 合作，創造出可以在我們的 Flutter 應用程式中無縫運作的動畫 Rive 圖形。動畫背景和頭像都是 Rive 動畫。
頭像使用 Rive 狀態機，讓我們可以控制頭像的行為和外觀。在 Rive 狀態機中，設計師指定所有輸入。輸入是由您的應用程式控制的值。您可以將它們視為設計和工程團隊之間的契約。您的產品程式碼可以隨時變更輸入的值，狀態機會對這些變更做出反應。
對於 Holobooth，我們使用輸入來控制嘴巴張開或閉合的程度。使用來自 FaceMesh 模型的特徵偵測，我們可以將它們映射到頭像模型上的對應座標。使用 StateMachineController，我們轉換來自模型的輸入，以確定頭像在螢幕上的顯示方式。
class CharacterStateMachineController extends StateMachineController {
CharacterStateMachineController(Artboard artboard)
: super(
artboard.animations.whereType<StateMachine>().firstWhere(
(stateMachine) => stateMachine.name == 'State Machine 1',
),
例如，頭像模型有一個屬性用於測量 嘴巴的張開程度（從 0 到 1 測量，其中 0 表示完全閉合，1 表示完全張開）。如果使用者在相機視圖中閉合嘴巴，應用程式會提供對應的值並將其饋送到頭像模型中，因此您會看到您的頭像嘴巴在螢幕上也閉合了。
使用 Firebase 捕捉動態照片
Holobooth 的主要功能是您可以分享的 GIF 或影片，以慶祝 Flutter Forward。我們求助於 Firebase 的雲端函數 來幫助我們生成和上傳您的動態照片到 Firebase 的雲端儲存空間。當您按下相機按鈕時，應用程式會開始捕捉畫面 5 秒鐘。使用 ffmpeg，我們使用雲端函數將畫面轉換為單個 GIF 和影片，然後上傳到 Firebase 的雲端儲存空間。您可以選擇下載 GIF 或影片以供日後觀賞，或手動上傳到社交媒體。
若要將您的 GIF 直接分享到 Twitter 或 Facebook，您可以點擊分享按鈕。然後，您將被帶到所選平台，其中包含一個預先填寫的帖子，其中包含您的影片第一畫面的照片。若要觀看完整的影片，請點擊您的 holocard 連結 - 一個網頁，它會完整顯示您的影片，並有一個按鈕引導訪客自己嘗試 Holobooth！
挑戰和解決方案
Holobooth 包含許多元素，這些元素擴展了 Flutter 的可能性 - 例如使用機器學習模型和 Rive 圖形，同時確保為使用者提供高性能、流暢的體驗。
與 TensorFlow.js 合作對 Very Good Ventures 來說是第一次。目前沒有官方的 Flutter 函式庫，因此我們在這個專案上的早期工作很大一部分是專注於對可用模型進行實驗，以確定哪個模型適合我們的需求。當我們確定了特徵點偵測模型後，我們就必須理解模型輸出的資料，並將它們映射到 Rive 動畫。以下是一個早期探索臉部偵測的範例：
官方 Flutter 的 camera Plugin 為我們提供了開箱即用的許多功能，但目前它不支持在 Web 上串流圖片。對於 Holobooth，我們 分支 了 camera Plugin 以添加此功能。我們希望這種功能可以在 未來由官方 Plugin 支援。
另一個挑戰是效能優化。錄製螢幕可能會是一項昂貴的操作，因為應用程式正在捕捉大量數據。我們還必須考慮使用者會從不同的瀏覽器和設備訪問這個應用程式。我們希望確保該應用程式具有高性能，並且無論使用者使用什麼設備，都能提供流暢的體驗。當在桌面端訪問 Holobooth 時，影片背景會動畫化並反映橫向模式。為了優化行動瀏覽器，背景是靜態的，並被裁剪以適合縱向模式。由於行動螢幕比桌面螢幕更小，因此我們還優化了圖片素材的解析度，以減少初始頁面載入時間和設備使用的數據量。
如需更詳細地了解我們是如何解決這些挑戰以及更多問題，您可以查看 開源程式碼。我們希望這能為想要嘗試 TensorFlow.js、Rive 和影片的開發人員提供靈感，甚至對於那些只是想優化他們 Web 應用程式的開發人員也能提供靈感。
展望未來
在建立這個演示過程中，我們想要探索 Flutter Web 應用程式以簡單、高性能且有趣的方式與 TensorFlow.js 模型整合的潛力。雖然我們建立的許多內容仍然是實驗性的，但我們對機器學習在 Flutter 應用程式中的未來感到興奮，它可以為使用者在任何設備上創造出令人愉悅的體驗！加入社群對話，告訴我們您的想法，以及您如何在您的下一個 Flutter 專案中使用機器學習。
【文章翻譯】Introducing background isolate channels
【文章內容使用 Gemini 1.5 Pro 自動產生】
原文：https://medium.com/flutter/introducing-background-isolate-channels-7a299609cad8
現在，從 Flutter 3.7 開始，我很高興地宣布，開發者可以從 *任何* 隔離區使用 Plugin 和平台通道。這一直是我們 [排名最高的議題之一](https://github.com/flutter/flutter/issues/13937)，並且從 2018 年就開始存在。由於實作起來並不簡單，而且存在一種雖然繁瑣但可行的解決方案：始終從根隔離區（Flutter 提供的隔離區）使用 Plugin，因此它被降級了。但是，隨著 Flutter 的成熟，它越來越注重效能，遵循軟體界的古老格言「讓它運作，讓它正確，讓它快速」。選擇實作此功能是改善效能和讓 Flutter 更易於使用的幸福交集。因此，它成為了很容易做出的投資決定。
如果您想了解此功能的用法，請查看 GitHub 上的 [範例程式碼](http://tbd)。
用例
為什麼有人想要從背景隔離區使用 Plugin 呢？很明顯 Plugin 有其存在的必要性，因為並非世界上所有的程式碼都是用 Dart 編寫的。社群花費了數年的努力來讓這些程式碼透過 Plugin 變得可用，例如：path_provider 的尋找臨時目錄功能，或 flutter_local_notifications 的發佈通知功能。
接下來的邏輯問題是：「為什麼有人要在背景隔離區上執行程式碼？」答案是，有時您別無選擇，某些函式庫可能會在背景隔離區上呼叫回呼函式，例如 android_alarm_manager_plus。或者，應用程式可能會進行大量的計算，而開發者不希望這些計算干擾 UI。
在我幫助 Google 的其他團隊採用 Flutter 的時間裡，隨著產品的成熟，他們最終會遇到根隔離區成為瓶頸的情況，這幾乎是不可避免的。因此，我們需要確保框架中的所有內容都經過優化，並為使用者提供在必要時輕鬆卸載工作的工具。
以下是一個為背景隔離區通道設計的虛構具體用例：
想像一個使用 AI 從文字提示生成高解析度圖像的應用程式。使用者的先前創作儲存在 Firebase 雲端儲存空間中，並且有一個功能可以從使用者的手機匯出和分享創作。Flutter 應用程式啟動一個背景隔離區，它從 Firebase 雲端儲存空間下載圖像的 8k 版本，將圖像縮放到所需的匯出大小，將圖像儲存到相機膠捲，最後在匯出完成時發佈本地通知。
在此範例中，至少有 3 個 Plugin 是從背景隔離區使用的，一個用於從 Firebase 雲端儲存空間讀取，一個用於儲存到手機的相機膠捲，一個用於發佈本地通知。如果沒有背景隔離區通道，應用程式必須將 8k 圖像從根隔離區複製到背景隔離區，才能對其進行縮放。今天，使用 Dart 無法將其變成恆定時間運作。
快速範例
以下是一個使用新 API 從背景隔離區呼叫 shared_preferences Plugin 的快速範例：
import ‘package:flutter/services.dart’;
import ‘package:shared_preferences/shared_preferences.dart’;
void main() {
// 識別要傳遞給背景隔離區的根隔離區。
// (在 Flutter 3.7 中引入的 API)
RootIsolateToken rootIsolateToken = RootIsolateToken.instance!;
Isolate.spawn(_isolateMain, rootIsolateToken);
}
void _isolateMain(RootIsolateToken rootIsolateToken) async {
// 將背景隔離區註冊到根隔離區。
BackgroundIsolateBinaryMessenger
.ensureInitialized(rootIsolateToken);
// 您現在可以使用 shared_preferences Plugin。
SharedPreferences sharedPreferences =
await SharedPreferences.getInstance();
print(sharedPreferences.getBool(‘isDebug’));
}
技術細節
以下是平台通道工作原理的高階概觀：
當平台通道的結果被呼叫時，會有一個硬編碼跳轉到 platform 線程。為了讓背景隔離區通道能夠運作，必須儲存傳送訊息的隔離區，以便引擎可以在該隔離區的事件迴圈中排程結果。這透過使用 [Dart 的 ports](https://github.com/dart-lang/sdk/blob/eb9554d70e386bb3177f63509ba8f7e4bbf500a0/runtime/include/dart_native_api.h#L125) 來實作。Dart ports 儲存擁有它們的隔離區，並且是從 C API 排程這些隔離區的唯一方法。
另一個需要實作的內容是將背景隔離區與其根隔離區關聯起來的方法。這讓我很驚訝，但是為了在 Flutter 引擎被破壞時關閉平台通道，必須知道哪些背景隔離區與該引擎關聯。否則，背景隔離區可能會嘗試與正在被破壞的 Flutter 引擎通訊。這在最終的 API 中可以被視為一種後果，其中需要使用 RootIsolateToken 初始化 BackgroundIsolateBinaryMessenger。
若要進一步了解實作，請查看 [隔離區平台通道](https://docs.google.com/document/d/1yAFw-6kBefuurXWTur9jdEUAckWiWJVukP1Iay8ehyU/edit#heading=h.722pnbmlqbkx) 設計文件。此文件還包含反向通訊的提議，但尚未實作或被接受。
感謝 Flutter 社群的支持，希望大家都能為這個新功能找到絕妙的用途。