Canvas-Editor 编辑器历史记录控制功能解析
2025-06-15 06:28:02作者:裘旻烁
在富文本编辑器开发中,历史记录管理是一个核心功能,它直接影响用户体验和编辑器的行为控制。Canvas-Editor 项目近期针对历史记录控制功能进行了重要更新,为开发者提供了更灵活的操作方式。
历史记录管理的意义
历史记录功能允许用户通过撤销(undo)和重做(redo)操作来修改编辑内容。在大多数编辑场景中,这是必不可少的用户体验功能。然而,在某些特定场景下,开发者可能需要临时禁用历史记录功能:
- 批量操作场景:当编辑器需要执行大量自动操作时(如大模型自动生成内容),记录每个操作会导致历史记录堆栈过大
- 不可逆操作:某些操作完成后不应允许用户撤销
- 性能优化:减少不必要的记录可以提升编辑器性能
Canvas-Editor 的解决方案
Canvas-Editor 提供了细粒度的历史记录控制方式,不是简单地开启/关闭整个历史记录系统,而是允许开发者在单个操作层面控制是否记录历史。
关键 API 参数
在 executeInsertElementList 方法中,新增了 isSubmitHistory 选项参数:
instance.command.executeInsertElementList(
[
{
value: '1'
}
],
{
isSubmitHistory: false // 不将此操作记录到历史
}
)
设计考量
这种设计比全局开关历史记录更加合理,因为:
- 操作粒度控制:可以精确控制哪些操作需要记录,哪些不需要
- 避免状态混乱:不会因为全局开关导致编辑器状态不一致
- 更安全的实现:避免了内部状态被外部不当修改的风险
实际应用场景
- AI 内容生成:当使用大模型自动生成内容时,可以设置
isSubmitHistory: false,这样用户无法撤销整个生成过程,只能编辑生成后的内容 - 模板插入:插入预设模板时,通常不希望用户能撤销整个模板的插入
- 批量格式修改:执行批量样式修改时,可以作为一个整体操作记录到历史中
实现建议
开发者在使用此功能时,应当:
- 明确区分哪些操作需要记录历史,哪些不需要
- 对于连续多个不记录历史的操作,考虑合并为一个事务
- 在文档中明确标注哪些操作不会记录历史,避免用户困惑
这种精细化的历史记录控制方式为 Canvas-Editor 提供了更强大的编辑控制能力,特别适合需要与AI协同或自动化处理的复杂编辑场景。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C027
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
423
3.25 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
231
262
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
331
暂无简介
Dart
686
160
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
326
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.22 K
667
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
136
869