TypeDoc项目中的代码高亮语言默认配置优化建议
在TypeDoc文档生成工具的使用过程中,开发人员发现了一个关于代码块语法高亮的配置问题值得探讨。作为基于TypeScript的API文档生成器,TypeDoc默认会对代码块进行语法高亮处理,但其默认配置存在一些可以优化的地方。
TypeDoc底层使用Shiki作为语法高亮引擎,通过highlightLanguages选项来控制支持高亮的编程语言列表。当前版本(0.26.1)的默认配置中缺少对纯文本(text)语言的支持,这会导致当文档中包含纯文本代码块时,控制台会输出警告信息。
这个问题虽然可以通过手动配置highlightLanguages选项来解决,但从用户体验角度考虑,将text语言加入默认配置是更为合理的做法。原因有三:
首先,纯文本是最基础的代码块类型,在各种技术文档中出现的频率极高。其次,TypeDoc本身默认将未指定语言的代码块当作TypeScript处理,而text作为Shiki内置的基础高亮语言,理应得到开箱即用的支持。最后,这样的改动不会带来任何兼容性问题,只会消除不必要的警告信息。
值得注意的是,类似的情况也存在于其他常见语言如yaml/yml等。这些语言在技术文档中也经常出现,但同样需要手动配置才能获得语法高亮支持。从项目维护的角度来看,适当扩充默认支持的语言列表可以显著提升开发者的使用体验。
对于TypeDoc用户来说,如果遇到特定语言不支持高亮的情况,目前可以通过在typedoc.json配置文件中添加highlightLanguages选项来解决。但长期来看,项目维护团队考虑将更多常用语言加入默认支持列表,会是更友好的解决方案。
这个优化建议虽然看似微小,但体现了开源项目持续改进的用户体验思维。通过不断优化默认配置,可以让开发者更专注于文档内容本身,而不是花费时间在工具配置上。
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