Evennia教程文档中代码块标记错误的修复说明
2025-07-07 09:13:45作者:傅爽业Veleda
在Evennia项目的入门教程文档中,存在一个代码块标记格式错误的技术问题。该问题出现在教程第8.1.3节"学习攻击对象"部分,错误地显示了代码高亮和行号标记语法。
问题描述
在原始文档中,代码块部分错误地包含了以下标记语法:
:linenos:
:emphasize-lines: 3,4,11,14,15,17,18,19,21
这些标记本应是文档生成工具(如Sphinx)的内部指令,用于控制代码块的显示效果,包括行号显示和特定行高亮。但在最终渲染的文档中,这些内部指令被直接显示为文本内容,影响了教程的专业性和可读性。
技术背景
Evennia文档系统采用reStructuredText(rST)格式编写,通过Sphinx工具链生成最终HTML文档。在rST语法中:
.. code-block:: python指令用于创建Python代码块:linenos:参数用于启用行号显示:emphasize-lines:参数用于指定需要高亮显示的行号
这些参数应该作为代码块指令的选项,而不是代码内容本身显示。
修复方案
正确的代码块语法应该采用以下结构:
.. code-block:: python
:linenos:
:emphasize-lines: 3,4,11,14,15,17,18,19,21
# 实际的Python代码内容
def example():
pass
修复后的版本将:
- 正确渲染代码块行号
- 对指定行进行视觉高亮
- 不再显示内部指令文本
影响范围
该问题仅影响文档的显示效果,不涉及Evennia框架本身的任何功能实现。对于初学者而言,修复后的文档将提供更清晰、专业的代码示例展示,有助于更好地理解命令系统的实现方式。
最佳实践建议
对于文档维护者:
- 在编辑rST文档时,注意区分指令参数和内容
- 使用支持rST语法的编辑器,可以避免此类格式错误
- 定期检查文档渲染效果,确保格式正确
对于文档贡献者:
- 提交PR前,本地构建文档验证渲染效果
- 遵循项目文档的编写规范
- 注意代码块参数的正确缩进格式
该修复已由项目维护者合并,将在下一版本文档更新中生效。
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
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