Rspress项目中HTML标签在Features配置中的渲染问题解析
2025-07-09 10:27:08作者:薛曦旖Francesca
问题背景
在使用Rspress构建文档站点时,开发人员经常会在配置文件中使用features字段来展示产品特性。近期有用户反馈,当在features配置的icon字段中使用简单的HTML标签(如<img>)时,这些标签会被错误地渲染为纯文本而非HTML元素。
问题现象
原本正常的配置方式如下:
features:
- title: 示例特性
icon: <img src="logo.png" alt="示例Logo" />
details: 特性描述内容
在更新后的版本中,<img>标签会被直接显示为字符串,而不是渲染为图片元素。用户发现必须将标签包裹在<div>中才能正常工作:
features:
- title: 示例特性
icon: <div><img src="logo.png" alt="示例Logo" /></div>
details: 特性描述内容
技术分析
这个问题源于Rspress内部对Markdown内容的解析逻辑变更。在之前的版本中,解析器会直接识别并处理HTML标签。但在某个更新后,解析器开始对内容进行更严格的语法检查,导致单独的HTML标签被当作普通文本处理。
这种变化可能是出于安全考虑或为了统一内容解析方式。在Markdown解析器中,通常需要明确的上下文来确定某段内容应该作为HTML处理还是作为纯文本处理。当HTML标签没有包裹在其他元素中时,解析器可能无法准确判断其意图。
解决方案
目前有两种可行的解决方案:
-
包裹标签法:如问题描述所示,将单独的HTML标签包裹在
<div>或其他容器元素中icon: <div><img src="logo.png" alt="Logo" /></div> -
使用Markdown语法:如果适用,可以使用Markdown的图片语法替代HTML
icon: 
最佳实践建议
- 在使用HTML标签时,始终使用完整的元素结构(包含开始和结束标签)
- 考虑使用更语义化的容器元素,如
<figure>或<span>而非通用的<div> - 对于简单的图标展示,优先使用项目支持的图标组件或Markdown语法
- 在升级Rspress版本时,注意检查features等动态内容区域的渲染效果
总结
这个问题展示了现代文档工具在处理混合内容(Markdown+HTML)时面临的挑战。Rspress作为一款现代化的文档工具,在追求功能丰富的同时也需要平衡安全性和灵活性。开发者在配置内容时应当注意内容结构的完整性,并随时关注项目更新日志中的解析规则变更。
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
245
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
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++
662
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
322
🔥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
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218