BlockNote代码块功能优化:如何减少语言支持带来的包体积膨胀
在富文本编辑器BlockNote中,代码块功能是其核心特色之一。该功能基于Shiki语法高亮库实现,支持多种编程语言的语法高亮显示。然而,随着支持语言的增加,这可能会带来显著的包体积膨胀问题,影响应用的加载性能。
问题背景
BlockNote默认会包含大量编程语言的语法高亮支持,这些语言文件会被打包到最终的生产构建中。虽然这些资源是按需加载的,但它们仍然会增加部署包的整体大小。对于需要优化部署体积或对资源使用有严格限制的应用来说,这是一个需要解决的问题。
解决方案
目前有两种主要方法可以优化这一问题:
1. 使用构建工具配置排除特定语言
对于使用Rollup或Webpack等模块打包工具的项目,可以通过配置external选项来排除不需要的语言文件。例如,在Vite配置中可以这样设置:
export default defineConfig({
build: {
rollupOptions: {
external: (source) => {
// 排除JavaScript语言支持
if(source.includes("shiki/dist/langs/javascript")) {
return true;
}
return false;
}
}
}
})
这种方法需要开发者明确知道要排除哪些语言文件,并且需要配合BlockNote的代码块配置一起使用。
2. 自定义代码块支持的语言列表
BlockNote提供了customizeCodeBlockAPI,允许开发者精确控制支持哪些编程语言。配置示例如下:
const schema = BlockNoteSchema.create({
blockSpecs: {
...defaultBlockSpecs,
codeBlock: customizeCodeBlock({
defaultLanguage: "javascript",
supportedLanguages: [
{
id: "javascript",
match: ["javascript", "js"],
name: "JavaScript",
},
{
id: "typescript",
match: ["typescript", "ts"],
name: "TypeScript",
}
],
}),
},
});
这种方式不仅减少了不必要的语言支持,还能自定义语言的显示名称和匹配别名。
深入优化建议
-
主题优化:除了语言文件外,Shiki的主题文件也会增加包体积。可以考虑排除未使用的主题文件。
-
默认语言集合:BlockNote可以考虑提供一个默认语言集合的导出,方便开发者基于默认集合进行过滤,而不是从头开始配置。
-
类型增强:当前API支持
SupportedLanguageConfig类型,未来可以考虑同时支持简单的字符串ID形式,降低使用门槛。
实施注意事项
-
确保使用的BlockNote版本包含相关优化(如#1219合并后的版本)。
-
排除语言文件后,需要通过
customizeCodeBlock明确配置支持的语言列表,否则可能导致功能异常。 -
对于团队项目,建议将代码块配置集中管理,避免散落在多处。
通过以上优化措施,开发者可以在保留BlockNote强大代码块功能的同时,有效控制最终打包体积,实现性能与功能的平衡。
PaddleOCR-VLPaddleOCR-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-OCRDeepSeek-OCR是一款以大语言模型为核心的开源工具,从LLM视角出发,探索视觉文本压缩的极限。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Jinja00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00
GOT-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).Dockerfile014
Spark-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。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00