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。
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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。
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