al-folio项目中Distill风格博文的块引用格式化问题分析
al-folio是一个基于Jekyll的学术型个人网站模板,它支持两种风格的博文布局:标准布局和Distill布局。在技术实现上,这两种布局采用了不同的前端处理方式,导致了部分功能在表现上的不一致,其中块引用(block quote)的格式化问题尤为明显。
问题现象
在标准布局的博文中,块引用能够正确显示带有标题样式的提示框,标题采用非斜体且带有颜色标识,整体视觉效果专业且清晰。然而,当同样的Markdown代码应用于Distill风格的博文时,块引用的格式出现了明显差异:标题失去了特殊样式,整个引用内容都呈现为斜体,视觉效果大打折扣。
技术背景
Distill布局是基于Distill.pub项目提供的模板实现的学术论文风格布局。该项目虽然功能强大,但已经进入长期维护状态,其核心模板文件多年未更新。al-folio通过引入Distill的模板文件(template.v2.js和transforms.v2.js)来实现这种特殊布局,但这些文件中的CSS样式与主题的主样式表存在差异。
解决方案探讨
要实现两种布局间块引用格式的统一,可以考虑以下几种技术方案:
-
CSS覆盖方案:创建专门的SCSS文件,仅针对Distill布局导入,覆盖特定的样式规则。这种方法保持了原有文件的完整性,只需添加新文件而无需修改现有文件。
-
模板定制方案:直接修改Distill的模板文件,调整其中的样式定义。虽然效果直接,但可能影响未来可能的Distill模板更新。
-
功能扩展方案:不仅解决块引用问题,还可考虑统一其他功能如标签页(tabs)和文章引用(citation)等在两种布局中的表现。
从维护性和扩展性角度考虑,CSS覆盖方案更为稳妥。通过分析Distill模板中的样式规则,可以针对性地编写覆盖样式,确保块引用在Distill布局中也能获得与标准布局一致的视觉效果。
实施建议
对于希望在自己的al-folio站点上解决此问题的用户,可以按照以下步骤操作:
- 在assets/css目录下创建新的SCSS文件(如_distill-overrides.scss)
- 分析标准布局中块引用的样式规则,特别是.block-tip类的定义
- 编写针对Distill布局的覆盖样式,确保选择器具有足够高的优先级
- 在Distill布局模板中引入这个覆盖样式表
这种解决方案不仅适用于块引用问题,也可作为统一其他功能表现的基础框架。通过模块化的CSS覆盖,可以在保持Distill布局核心特性的同时,逐步实现与标准布局的功能和视觉一致性。
总结
al-folio项目中不同博文布局间的格式差异源于技术实现的分离。通过合理的CSS策略,可以在不破坏原有结构的前提下实现视觉统一。这种解决方案体现了前端工程中"渐进增强"的思想,既尊重了原有设计,又逐步提升了用户体验。
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