SuperEditor中`~~`符号导致文本消失问题的分析与修复
在富文本编辑器的开发过程中,我们经常会遇到各种特殊字符处理的问题。最近在SuperEditor项目中,发现了一个关于~~符号的有趣问题:当用户连续输入两个波浪线时,编辑器会意外删除文本内容。这个问题看似简单,但背后涉及到富文本编辑器的核心逻辑和Markdown语法解析机制。
问题现象
用户在使用SuperEditor时,如果连续输入两个波浪线~~,编辑器会删除当前文本内容。这与用户期望的行为不符,通常用户希望看到这两个字符正常显示在编辑器中。
问题根源
经过分析,这个问题源于SuperEditor的Markdown插件实现。该插件将~~识别为Markdown的删除线语法标记(strikethrough)。在Markdown规范中,~~被删除的文本~~这样的语法表示被删除线划去的文本。
然而,插件在处理这个语法时存在一个边界条件漏洞:当~~之间没有实际文本内容时,插件仍然执行了删除操作,而不是保留这两个字符。
技术实现细节
在富文本编辑器中,特殊字符的处理通常遵循以下流程:
- 键盘输入事件捕获
- 字符插入到文档模型
- 语法分析器检查可能的语法模式
- 根据分析结果应用相应样式或转换
SuperEditor的Markdown插件在这个流程的第三步出现了问题。当检测到~~时,它错误地认为这是一个有效的删除线标记,即使中间没有文本内容。
解决方案
修复这个问题的关键在于修改语法分析逻辑,增加对空内容的判断。具体来说:
- 在检测到
~~时,首先检查两个符号之间是否有文本内容 - 如果没有文本内容,则保留原始字符
- 只有当
~~之间有文本时,才应用删除线样式
这种处理方式更符合用户的预期,也与其他主流Markdown编辑器的行为一致。
更深入的思考
这个问题引发了对富文本编辑器语法解析的一些重要考量:
- 边界条件处理:语法解析器必须妥善处理各种边界情况,包括空内容、特殊符号组合等
- 用户预期管理:编辑器的行为应该尽可能符合大多数用户的直觉和习惯
- 渐进增强:在支持高级功能(如Markdown语法)的同时,不应破坏基础的文字输入体验
总结
SuperEditor中~~符号导致文本消失的问题,虽然表面上看是一个简单的bug,但它揭示了富文本编辑器开发中的一些重要原则。通过修复这个问题,不仅解决了具体的功能缺陷,也提高了编辑器的整体健壮性和用户体验。
这个案例提醒我们,在开发文本处理功能时,需要特别注意各种边界条件和用户交互场景,确保编辑器在各种情况下都能表现出符合预期的行为。
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-1.5暂无简介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
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
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