思源笔记(SiYuan)中部分有序列表双重序号问题的分析与解决
2025-05-04 18:47:06作者:邬祺芯Juliet
在文档编辑和知识管理工具思源笔记(SiYuan)的使用过程中,用户反馈了一个关于有序列表处理的有趣问题。当从网页剪藏或复制内容到思源笔记时,部分有序列表会出现双重序号的现象,这影响了文档的美观性和可读性。
问题现象
用户报告的具体案例显示,从某些网页复制有序列表内容到思源笔记后,原本正常的列表项会变成类似"1.1."、"1.2."这样的双重序号格式。例如:
1.1. 显示 Kubernetes 版本
1.2. 显示集群信息
1.3. 列出集群中的所有节点
而期望的正确格式应该是:
1. 显示 Kubernetes 版本
2. 显示集群信息
3. 列出集群中的所有节点
技术分析
经过对问题网页源代码的检查,发现这种现象源于网页中特殊的HTML结构。这些网页中的有序列表(ol)元素内部,每个列表项(li)元素前都包含了形如"1. "、"2. "这样的序号前缀。当思源笔记的导入处理逻辑遇到这种结构时,会同时保留HTML原生的列表编号和网页中硬编码的序号前缀,导致双重序号的出现。
这种现象在技术实现上涉及几个关键点:
- HTML列表结构处理:浏览器和编辑器对ol/li元素的渲染机制
- 内容提取逻辑:从网页中提取文本内容时的处理策略
- Markdown转换:将HTML转换为Markdown格式时的转换规则
解决方案
思源笔记开发团队已经将该问题合并到相关的优化任务中,并提供了临时的修复方案。对于遇到此问题的用户,可以采取以下措施:
- 更新到最新版本:确保使用的是包含修复代码的最新版思源笔记
- 手动编辑:对于少量内容,可以手动删除多余的序号
- 使用正则表达式:批量处理时可以使用正则表达式查找替换双重序号模式
扩展讨论
类似的问题不仅出现在有序列表中,在无序列表中也可能遇到。有用户反馈某些网页中的无序列表项前会包含各种圆点符号(如○、●、•等),这些符号在导入后同样会造成显示问题。这类问题的根本原因在于网页内容制作者混合使用了HTML原生列表功能和硬编码的列表标记。
对于内容导入工具而言,处理这类问题需要平衡几个因素:
- 内容保真度:尽可能保留原始内容的语义和格式
- 显示一致性:确保导入后的内容符合目标编辑器的显示规范
- 用户体验:减少用户需要进行的后期编辑工作
最佳实践建议
为了避免这类问题,建议用户在从网页导入内容到思源笔记时:
- 优先使用思源笔记官方提供的剪藏工具
- 对于复杂格式的内容,可以先粘贴到纯文本编辑器中去除非必要格式
- 定期更新思源笔记到最新版本,以获得更好的兼容性处理
随着思源笔记的持续迭代,这类内容导入的兼容性问题将会得到更好的解决,为用户提供更流畅的知识管理体验。
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
最新内容推荐
电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 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 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
246
暂无简介
Dart
672
157
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++
663
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
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
🎉 (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
1.2 K
655
🔥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
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
330
137