Milkdown编辑器在只读模式下标题ID缺失问题分析
2025-05-25 02:20:00作者:段琳惟
问题背景
Milkdown是一款基于ProseMirror的现代化编辑器框架,提供了丰富的Markdown功能支持。在最新版本7.3.3中,开发者发现了一个关于标题ID生成的异常行为:当编辑器处于只读模式时,所有标题节点的ID属性会变为空值。
技术细节分析
标题ID生成机制
Milkdown通过sync-heading-id-plugin插件来管理标题节点的ID生成。该插件会在编辑器初始化时和内容变更时为每个标题节点生成唯一的ID属性。这个ID通常用于实现文档大纲导航、锚点跳转等功能。
问题根源
经过代码分析,发现问题出在sync-heading-id-plugin.ts文件中。该插件包含了一个条件判断,当视图处于不可编辑状态(!view.editable)时,会跳过ID生成逻辑。这种设计可能是出于性能优化的考虑,但却导致了在只读模式下无法获取标题ID的问题。
影响范围
这一行为会影响所有依赖标题ID的功能,特别是:
- 文档大纲生成
- 锚点链接跳转
- 内容目录生成
- 任何基于标题ID的导航功能
解决方案探讨
临时解决方案
开发者可以创建自定义插件,复制sync-heading-id-plugin的逻辑但移除!view.editable的条件判断。这种方法虽然能解决问题,但可能不是最佳实践,因为它绕过了框架的原始设计意图。
长期解决方案
更合理的做法应该是:
- 修改原始插件逻辑,允许在只读模式下生成ID
- 或者提供配置选项,让开发者可以控制是否在只读模式下生成ID
- 确保ID生成逻辑不会影响只读模式的性能
技术实现建议
对于需要立即解决问题的开发者,可以这样实现自定义插件:
import { Plugin } from 'prosemirror-state';
function createCustomSyncHeadingIdPlugin() {
return new Plugin({
// 实现与原始插件相同的ID生成逻辑
// 但移除对view.editable的检查
});
}
总结
Milkdown编辑器在只读模式下标题ID缺失的问题,反映了框架在特殊状态处理上的一些不足。理解这一问题的技术细节有助于开发者更好地使用和定制Milkdown编辑器。对于框架维护者来说,这也提供了一个改进插件设计的机会,可以考虑更灵活的状态处理机制。
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-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
192
212
暂无简介
Dart
632
143
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
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!
C
1.03 K
481
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
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++
649
271
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
297
111
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
857
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
212