Compose Rich Editor v1.0.0-rc11 版本深度解析
Compose Rich Editor 是一个基于 Jetpack Compose 构建的富文本编辑器库,它提供了强大的文本编辑功能,支持多种文本样式、列表、链接等富文本特性。该库专为 Android 开发者设计,能够轻松集成到现代 Compose 应用中。
核心特性更新
嵌套列表支持
本次版本最显著的改进是新增了对嵌套列表的支持。这意味着开发者现在可以创建多层次的列表结构,如:
- 一级列表项
- 二级列表项
- 另一个二级列表项
- 另一个一级列表项
这项功能极大地增强了编辑器的文档结构表达能力,使得创建复杂文档大纲成为可能。实现上,编辑器会智能处理缩进和项目符号/编号的层级关系,确保视觉呈现的一致性。
文本布局回调
新增了 textLayoutResult 回调参数,允许开发者获取文本的详细布局信息。这项功能为高级文本处理场景提供了可能,例如:
- 精确获取特定文本位置的实际坐标
- 实现自定义的文本选择和高亮逻辑
- 构建基于文本位置的交互功能
文本方向支持
新增了对 dir HTML 属性的支持,这意味着编辑器现在能够正确处理从右到左(RTL)的文本方向。对于多语言应用来说,这是一项重要改进,特别是需要支持阿拉伯语、希伯来语等RTL语言的场景。
关键问题修复
文本换行选择修复
修复了文本换行时选择位置计算错误的问题。在之前的版本中,当文本因长度超出容器宽度而自动换行时,选择操作可能会出现位置偏移。新版本通过改进换行逻辑和选择位置计算算法,确保了选择操作的准确性。
Markdown 解析改进
解决了多个Markdown解析相关的问题:
- 修复了带有前导空格的行的解析问题
- 解决了跨行代码段的解析错误
- 改进了链接内部包含子元素时的处理逻辑
这些改进使得Markdown到富文本的转换更加可靠,特别是处理复杂文档时。
输入建议问题修复
修复了通过输入建议添加文本时,光标意外移动到下一行的问题。现在,使用输入建议插入文本后,光标会保持在预期的位置,提供更流畅的编辑体验。
技术架构优化
依赖项升级
项目进行了全面的依赖项更新:
- Kotlin 升级至 2.1.10
- Jetpack Compose 升级至 1.7.3
- Coroutines 升级至 1.10.1
- Ktor 升级至 3.1.0
- Coil 升级至 3.1.0
这些更新不仅带来了性能改进和新特性,也确保了项目与最新Android开发生态的兼容性。
构建系统优化
移除了不必要的JVM工具链配置,简化了构建流程。同时更新了Gradle相关插件,提高了构建效率和稳定性。
开发者体验改进
文档完善
修复了文档链接问题,确保开发者能够轻松访问最新的使用指南和API参考。良好的文档对于降低学习曲线至关重要。
示例应用更新
示例应用现在使用了最新的RC10版本,并添加了必要的网络权限,为开发者提供了更完整的功能演示。
总结
Compose Rich Editor v1.0.0-rc11版本在功能丰富性、稳定性和开发者体验方面都有显著提升。嵌套列表的支持扩展了编辑器的文档结构表达能力,而文本方向支持和Markdown解析改进则增强了其国际化能力。对于正在寻找现代化富文本编辑解决方案的Android开发者来说,这个版本值得考虑。
随着Jetpack Compose生态的成熟,Compose Rich Editor正逐步成为Android富文本编辑领域的重要选择。其声明式API设计与Compose框架完美契合,为构建复杂的文本编辑界面提供了简洁而强大的工具。
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
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
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
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!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00