BlockNote项目中实现自动生成文档目录的技术方案
2025-05-29 18:37:36作者:裴锟轩Denise
BlockNote
A "Notion-style" block-based extensible text editor built on top of Prosemirror and Tiptap.
背景与需求分析
在现代文档编辑系统中,自动生成目录功能已成为提升用户体验的重要特性。BlockNote作为一个功能丰富的编辑器项目,用户提出了实现自动目录功能的需求,旨在解决以下痛点:
- 手动维护目录效率低下且容易出错
- 长文档导航困难
- 文档结构可视化程度不足
技术实现方案
核心设计思路
该方案采用React组件形式实现目录区块,主要特点包括:
- 实时同步:监听编辑器内容变化自动更新目录
- 层级感知:识别并展示文档的层级结构
- 交互友好:支持点击跳转到对应章节
关键技术点解析
1. 数据结构设计
使用树形结构存储标题信息:
interface Heading {
id: string // 区块唯一标识
level: number // 标题级别(1-6)
children: Heading[] // 子标题
}
2. 标题提取算法
通过遍历编辑器区块实现标题收集:
- 识别类型为"heading"的区块
- 根据标题级别建立父子关系
- 维护最近各级标题的引用以构建层级
3. 内容同步机制
采用异步方式获取区块文本内容:
editor.blocksToHTMLLossy([block]).then((str) => {
// 解析HTML获取纯文本
})
4. 渲染优化
实现递归组件渲染多级列表:
- 不同层级使用不同的列表样式(数字、字母、罗马数字交替)
- 动态生成锚点链接
实现细节与技巧
层级关系处理
采用两个关键函数维护标题层级:
findParentHeading:为当前标题寻找合适父级unsetHigherHeadings:清理无效的上级引用
交互实现
点击目录项时:
- 通过DOM查询定位目标区块
- 使用
scrollIntoView实现平滑滚动 - 配合
requestAnimationFrame优化性能
样式处理
通过Tailwind CSS实现多级列表样式:
let listType = "list-decimal"
if (level === 2 || level === 5) {
listType = "list-[lower-alpha]"
} else if (level === 3 || level === 6) {
listType = "list-[lower-roman]"
}
应用价值与扩展思考
该方案不仅解决了基本目录需求,还具备以下优势:
- 性能优化:通过事件监听和异步处理确保编辑器流畅
- 可扩展性:易于添加折叠/展开等交互功能
- 样式定制:CSS类名机制支持灵活的主题适配
未来可能的改进方向包括:
- 增加目录折叠/展开功能
- 支持自定义排序规则
- 实现目录项拖拽调整文档结构
此实现为BlockNote项目提供了完善的目录解决方案,显著提升了长文档编辑体验,同时也为类似编辑器功能的开发提供了有价值的参考。
BlockNote
A "Notion-style" block-based extensible text editor built on top of Prosemirror and Tiptap.
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 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 SteamVR 1.2.3 Unity插件:兼容Unity 2019及更低版本的VR开发终极解决方案 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 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
177
195
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++
647
264
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
270
94
暂无简介
Dart
623
140
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
378
3.34 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (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
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
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