Slidev中实现Notes区域按Click步骤自动导航的技术方案
2025-05-03 02:33:45作者:俞予舒Fleming
在Slidev的使用过程中,讲师经常遇到一个痛点:当单个幻灯片包含多个v-clicks分步动画时,对应的讲解内容(Notes)会变得很长。虽然可以通过拆分幻灯片来缓解这个问题,但在某些场景下,保持所有步骤在同一个幻灯片中更为合理。本文将探讨如何实现Notes区域的智能导航功能,使讲解内容能够跟随动画步骤自动定位。
当前实践与痛点分析
目前常见的解决方案是在Notes中使用Markdown标题标记每个步骤对应的内容。例如:
<v-clicks>
## 问题1
## 问题2
</v-clicks>
<!--
## 步骤1 问题1
这里是第一步的详细讲解...
## 步骤2 问题2
这里是第二步的详细讲解...
-->
这种方式虽然可行,但存在以下问题:
- 需要手动维护标题与步骤的对应关系
- 当步骤较多时,仍需手动滚动查找当前步骤内容
- 缺乏视觉焦点引导,影响教学流畅性
技术实现方案
核心思路
实现自动导航的关键在于:
- 解析Notes中的标题结构
- 监听v-clicks的当前步骤变化
- 自动滚动到对应的标题位置
具体实现步骤
-
Notes内容解析: 使用DOM API或正则表达式提取Notes中的所有标题元素(h1-h6),并建立与v-clicks步骤的映射关系。
-
步骤变化监听: 利用Slidev提供的API或自定义事件监听当前激活的步骤索引。
-
自动滚动控制: 当步骤变化时:
- 查找对应标题元素
- 计算元素在Notes容器中的位置
- 执行平滑滚动动画
-
视觉增强: 可考虑添加以下效果:
- 当前步骤标题高亮
- 过渡动画效果
- 辅助定位标记
扩展思考
这种自动导航机制可以进一步扩展为:
- 双向同步控制:点击Notes中的标题可跳转到对应步骤
- 多级步骤支持:支持嵌套的v-clicks结构
- 自适应布局:根据Notes窗口大小优化滚动位置
实现建议
对于想要自行实现的开发者,可以考虑:
- 使用MutationObserver监听Notes DOM变化
- 通过CSS scroll-behavior实现平滑滚动
- 利用Slidev的自定义组件系统封装功能
这种自动导航功能将显著提升Slidev在教学场景中的使用体验,特别是对于包含复杂分步演示的幻灯片。通过智能的内容定位,讲师可以更专注于讲解内容,而不必分心于手动查找当前步骤的说明文字。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
238
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
暂无简介
Dart
671
156
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++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217