Skeleton项目中的Shiki代码块组件优化实践
2025-06-07 07:11:46作者:田桥桑Industrious
在Skeleton项目的开发过程中,我们针对Theme Generator功能中的代码块展示组件进行了技术升级。本文将详细介绍从传统实现方式向Shiki单例模式的迁移过程,以及这一改进带来的技术优势。
背景与现状分析
Skeleton项目最初在Theme Generator模块中采用了基于Floating UI Svelte应用的Shiki集成方案。该方案虽然能够实现基本的代码高亮功能,但随着Shiki库的版本迭代,官方推荐使用更高效的Singleton(单例)模式进行初始化。
原实现方案存在以下可优化点:
- 初始化逻辑分散在多个位置
- 资源占用较高
- 与最新Shiki最佳实践存在差异
技术改进方案
我们重构了位于lib/components/common/CodeBlock/CodeBlock.svelte的核心组件,主要改进包括:
单例模式集成
采用Shiki推荐的getHighlighter单例方法,该方法具有以下特点:
- 全局共享同一个高亮器实例
- 按需加载语言和主题
- 自动缓存已加载资源
组件化封装
将全部Shiki相关逻辑封装在组件内部,不再依赖SvelteKit的hooks等外部系统,实现了:
- 更清晰的职责划分
- 更简单的集成方式
- 更好的可维护性
性能优化
通过单例模式显著降低了资源消耗:
- 减少重复初始化开销
- 共享语法解析器实例
- 按需加载语言支持
实现细节
核心实现逻辑包含三个关键部分:
- 高亮器初始化:使用
getHighlighter创建单例,并预加载基础语言支持 - 主题处理:动态加载当前主题的高亮规则
- 代码转换:将原始代码转换为带有样式标记的HTML片段
迁移建议
对于现有项目迁移,建议遵循以下步骤:
- 移除所有分散的Shiki初始化逻辑
- 统一使用新的CodeBlock组件
- 验证各语言的高亮效果
- 检查主题切换时的样式一致性
后续规划
这一改进不仅优化了Theme Generator模块,也为后续的集成指南提供了标准实现参考。未来可以考虑:
- 扩展支持更多编程语言
- 优化移动端显示效果
- 增加自定义主题支持能力
通过这次重构,我们不仅提升了代码质量,也为Skeleton项目的长期维护奠定了更好的基础架构。
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
暂无简介
Dart
669
155
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
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
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++
660
308
🔥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
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.81 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322
🎉 (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
1.19 K
653
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
878