SuperEditor项目中的有序列表功能优化探讨
在富文本编辑器开发领域,有序列表(Numbered List)功能的实现细节往往决定了用户体验的流畅度。本文将以SuperEditor项目为例,深入分析有序列表功能当前存在的交互问题,并探讨业界常见的优化方案。
当前实现的行为分析
SuperEditor目前的有序列表功能存在两个主要交互问题:
-
手动添加后续项不触发自动格式化:当用户手动输入"1. List Item"后按回车,编辑器能正确识别并自动生成第二项"2. "。但如果用户在输入"1. List Item"后空一行,再手动输入"2. ",编辑器不会自动将其识别为有序列表的下一项。
-
非1起始数字识别缺失:目前仅当用户输入"1. "时会触发有序列表格式,而输入"2. "或更高数字时,编辑器不会自动应用有序列表格式,也不支持从指定数字开始的有序列表。
业界常见解决方案
主流富文本编辑器(如Google Docs、Bear等)通常采用以下策略处理有序列表:
-
智能数字识别:无论用户输入"1. "、"2. "还是"10. ",都会触发有序列表格式,并以输入数字作为起始序号。
-
连续性检测:当检测到用户在当前段落输入的数字与前一个有序列表项的数字连续时,自动将其纳入同一列表。
-
自动序号修正:即使用户输入不连续的序号(如前一项是1,用户手动输入4),编辑器也会自动修正为正确的连续序号(将4修正为2)。
技术实现考量
要实现上述优化,需要考虑以下技术点:
-
输入模式识别:需要扩展正则表达式模式,不仅匹配"1. ",还要匹配"\d+. "形式的任意数字加点。
-
上下文感知:需要分析当前段落与前一段落的关系,判断是否应将其纳入现有有序列表。
-
DOM操作策略:决定是直接修改用户输入的数字,还是保持输入但显示正确的序号(类似HTML中ol元素的start属性)。
-
撤销/重做支持:确保自动格式化的操作能被正确纳入撤销栈。
用户体验权衡
在实现这类功能时,需要平衡以下因素:
-
可预测性:自动修正用户输入的数字可能让部分用户困惑,需要提供明显的视觉反馈。
-
灵活性:是否允许用户强制设置特定的起始数字,如法律文档中常见的"4.1.3"这类复杂编号。
-
性能影响:实时检测和格式化操作对编辑器性能的影响,特别是在长文档中。
SuperEditor作为一款现代化的富文本编辑器,有序列表功能的这些优化将显著提升用户在处理结构化内容时的体验。开发团队需要根据项目定位和目标用户群体的需求,选择最适合的实现策略。
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