Just-the-Docs 项目中 Mermaid 图表渲染问题的解决方案
在 Just-the-Docs 项目中使用 Mermaid 图表时,开发者可能会遇到一个常见的渲染问题:当尝试使用 Mermaid 的六边形(hexagon)形状时,系统会抛出 Liquid 语法错误。这个问题源于 Mermaid 和 Jekyll 的模板语法冲突。
问题根源分析
Mermaid 图表语法使用双花括号 {{ }} 来定义六边形节点,例如:
flowchart TD;
id1{{This is the text in the box}}
然而,Jekyll 使用的 Liquid 模板引擎同样使用 {{ }} 作为变量插值的语法标记。当 Jekyll 处理 Markdown 文件时,它会先尝试解析这些花括号,导致 Mermaid 图表无法正确渲染,并显示"Syntax error in graph"的错误信息。
解决方案
解决这个冲突的方法是使用 Liquid 的 raw 标签包裹 Mermaid 代码块。raw 标签会告诉 Liquid 模板引擎跳过对其中内容的解析,从而保留原始的 Mermaid 语法。
正确的写法应该是:
```mermaid
{% raw %}
flowchart TD;
id1{{This is the text in the box}}
{% endraw %}
```
深入理解
-
处理顺序:Jekyll 会先处理 Liquid 模板语法,然后再将内容传递给 Mermaid 渲染。因此需要先保护 Mermaid 语法不被 Liquid 解析。
-
适用场景:这个解决方案不仅适用于六边形节点,也适用于任何包含类似语法冲突的 Mermaid 图表类型。
-
版本兼容性:此解决方案在 Mermaid 各个版本中都有效,包括 9.4.3 和 10.9.1 等版本。
最佳实践建议
-
对于复杂的 Mermaid 图表,建议始终使用
raw标签包裹,以避免潜在的语法冲突。 -
在团队协作项目中,可以考虑将这一要求写入文档规范,确保所有贡献者都遵循相同的写法。
-
如果项目中使用 Mermaid 图表较多,可以考虑创建自定义的 Jekyll 插件或修改配置来简化这一过程。
通过理解这一问题的本质并采用正确的解决方案,开发者可以充分利用 Mermaid 在 Just-the-Docs 项目中的强大图表功能,而不会受到语法冲突的困扰。
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