tiptap-media-resize 使用指南
项目介绍
tiptap-media-resize 是一个专为 Tiptap 2 设计的扩展,它提供了图片和其他媒体元素的大小调整功能。这个插件让在富文本编辑器中动态调整图像尺寸变得简单直观,支持 Vue.js 以及与之兼容的环境如 React 和 NextJS。如果你正在构建包含富文本编辑功能的应用,这将是个提升用户体验的优秀工具。
项目快速启动
安装
首先,你需要安装 tiptap-media-resize 包到你的项目中。假设你是用 npm 或者 yarn 来管理依赖:
npm install tiptap-media-resize @tiptap/starter-kit @tiptap/vue-3
或如果是 Yarn 用户:
yarn add tiptap-media-resize @tiptap/starter-kit @tiptap/vue-3
引入并使用
接下来,在你的 Vue.js 应用中引入并初始化 tiptap 编辑器,确保添加了 ResizeImage 扩展:
import { Editor } from '@tiptap/vue-3'
import StarterKit from '@tiptap/starter-kit'
import MediaResize from 'tiptap-extension-resize-image'
const editor = new Editor({
content: '',
extensions: [
StarterKit,
MediaResize.configure({ // 配置可选参数,按需调整
// 示例配置项可以包括处理图片或媒体元素的具体逻辑调整
}),
],
})
// 在你的Vue组件中使用editor实例
基本使用示例
在Vue模板中集成编辑器的简单示例:
<template>
<div ref="editor"></div>
</template>
<script>
export default {
mounted() {
this.editor.setContent('<image src="your-image-url.jpg" />') // 添加一个图片到编辑器
this.$refs.editor.appendChild(this.editor.element)
},
}
</script>
请确保替换 'your-image-url.jpg' 为实际图片URL,并适当调整以适应你的项目结构。
应用案例和最佳实践
在实现富文本编辑需求时,利用 tiptap-media-resize 可以让用户在不离开编辑界面的情况下,直接通过拖动或输入数值来调整插入图片的大小,极大地提高了内容编辑的便捷性和效率。最佳实践建议是结合使用其他 Tiptap 的扩展,如列表、引用等,以创建全面且用户友好的编辑体验。
典型生态项目
Tiptap 生态圈非常活跃,其不仅限于 tiptap-media-resize。开发者经常将其与其他扩展(如 mention, table, underline 等)结合使用,来满足不同的编辑需求。例如,对于博客平台或内容管理系统(CMS),结合 tiptap 的高级功能可以定制化编辑面板,提供专业级的写作和编辑环境。这使得团队能够轻松创建包含多媒体元素的高质量文章,而不必担心技术复杂性。
此文档提供了一个基础框架来开始使用 tiptap-media-resize。进一步的功能探索和定制化开发需要参考具体的项目文档和API说明,以便充分利用该扩展的所有功能。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C037
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
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0114
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