ProseMirror开发者工具套件指南
项目介绍
ProseMirror开发者工具套件是一个专为ProseMirror富文本编辑器设计的强大工具集合。此项目由Teemu Koivisto开发,并采用了Svelte和TypeScript重构,以提供更轻量级且高效的体验。它旨在简化ProseMirror编辑器的调试过程,无需将工具包集成到项目依赖中即可在浏览器内进行实时检查和调试。工具套件通过一个Chrome扩展实现,允许用户无缝地分析和调整任何运行中的ProseMirror编辑器实例,提供六种不同的视图来深入理解编辑器的状态、历史、插件结构等。
项目快速启动
安装
首先,确保你的环境已准备好Node.js和npm或pnpm。
-
安装ProseMirror Dev Toolkit 在你的项目中添加
prosemirror-dev-toolkit
作为开发依赖:npm install --save-dev prosemirror-dev-toolkit
-
应用至编辑器 引入并应用于你的ProseMirror
EditorView
实例。import { applyDevTools } from 'prosemirror-dev-toolkit'; import { EditorView } from 'prosemirror-view'; // 初始化编辑器视图 const view = new EditorView(document.querySelector('#your-editor-container')); // 应用开发者工具 applyDevTools(view);
若想使用Chrome扩展,则需从Chrome Web Store下载安装“ProseMirror Developer Tools”。
应用案例和最佳实践
- 实时调试:在开发过程中,你可以立即看到编辑器状态的变化,方便追踪错误和优化用户体验。
- 性能评估:利用历史记录功能查看交易序列对文档状态的影响,帮助识别可能的性能瓶颈。
- 插件开发辅助:通过插件视图直接在编辑器上测试和验证自定义插件的行为,优化配置。
典型生态项目
虽然本指引聚焦于prosemirror-dev-toolkit
,但值得注意的是,在ProseMirror生态系统中,很多项目都依赖于这样的工具来提升开发效率。例如,结合使用prosemirror-model
, prosemirror-state
, 和 prosemirror-view
开发定制编辑器时,这款开发者工具成为不可或缺的一部分。此外,对于构建复杂编辑界面的应用程序来说,它提供了必要的洞察力,确保编辑逻辑的正确性和编辑体验的优化。
这个简要指南概述了如何开始使用prosemirror-dev-toolkit
以及其在ProseMirror编辑器开发中的关键作用。利用这些工具,开发者可以显著提高开发速度,确保高质量的编辑器实现。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~052CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-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。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0331- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









