推荐使用:Doist的Typist - 强大的富文本编辑组件
2024-05-20 20:48:06作者:蔡怀权
项目介绍
Typist 是一款由Tiptap驱动的React组件,它是Doist产品背后的强大富文本编辑器,同时也支持只读展示内容和纯文本模式。此外,Typist还配备了HTML和Markdown序列化功能,使内容在各种场景下都能完美呈现。
提示:
此项目并不致力于成为一款通用的富文本编辑器,尽管任何人均可对其进行fork或在其产品中使用,但开发决策主要围绕着Doist的产品需求进行。
项目技术分析
基于Tiptap构建的Typist,利用了其强大的可扩展性和灵活性。它包括以下特点:
- 自动化的CI验证,确保代码质量。
- 使用语义化版本控制,遵循Conventional Commits规范,方便跟踪变更。
- 遵循贡献者契约(Contributor Covenant),营造友好开放的社区环境。
- 采用MIT许可,便于商业使用。
通过npm安装简单快捷,并且自动处理了依赖项问题。对于使用npm 7+的用户,无需额外配置即可轻松上手。
项目及技术应用场景
无论是要创建一个高效的在线写作平台,还是构建一款注重用户体验的内容管理系统,Typist都是理想的选择。以下是可能的应用场景:
- 在线协作工具 - 其富文本编辑器特性适用于实时协作编辑文档。
- 博客平台 - 为用户提供美观且易于使用的编辑界面。
- 内容管理系统 - 在后台管理界面中提供易用的编辑工具。
- 社交媒体应用 - 创建带有丰富格式选项的动态发布栏。
项目特点
- 多模态支持 - 支持富文本编辑、只读显示和纯文本模式,适应多种用途。
- 轻量级 - 优化的包大小,减少加载时间。
- 可定制性强 - 可以通过扩展插件来添加自定义功能。
- 生动的演示 - 提供详细的Storybook,以便用户了解如何使用和自定义组件。
如果你想要深入了解Typist,或者查看实际运行效果,可以访问Typist的Storybook进行体验。
总之,无论你是开发者还是产品经理, Typist 都能为你的项目带来卓越的文本编辑体验,同时提供了一种灵活的方式去构建和展示内容。现在就尝试将Typist集成到你的项目中,提升用户的交互体验吧!
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
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Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
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
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
最新内容推荐
TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 WebVideoDownloader:高效网页视频抓取工具全面使用指南 基于Matlab的等几何分析IGA软件包:工程计算与几何建模的完美融合 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 高效验证码识别解决方案:OCRServer资源文件深度解析与应用指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
8
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++
654
279
暂无简介
Dart
637
145
Ascend Extension for PyTorch
Python
199
219
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
860
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
246
316
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
213
🎉 (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
1.12 K
630
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
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
76
100