Milkdown编辑器标题降级行为分析与优化方案
问题现象描述
在Milkdown编辑器中,当用户使用三级标题(###)时,按下退格键(Backspace)会出现不符合预期的行为。具体表现为:第一次按退格键会将三级标题降级为二级标题,第二次按退格键会降级为一级标题,第三次按退格键才会将光标移动到上一行。
这种渐进式的标题降级行为给用户带来了操作上的不便,特别是当用户想要快速删除整个标题时,需要多次按键才能达到预期效果。
技术背景分析
Milkdown是一个基于ProseMirror构建的现代化Markdown编辑器。在ProseMirror的架构中,文档结构被建模为一个节点树,每个节点都有特定的类型和属性。标题(heading)节点通常包含一个表示级别的属性(如level: 1, 2, 3等)。
默认情况下,ProseMirror对标题节点的处理逻辑是逐步降低标题级别,这与Markdown编辑器的常见用户预期不符。大多数Markdown编辑器在处理标题删除时,会直接将标题转换为普通段落或完全删除节点。
解决方案设计
针对这个问题,我们可以设计一个自定义命令来优化标题的删除行为。核心思路是:
- 检测当前光标位置是否在标题节点开头
- 如果是,则直接删除整个标题节点或转换为段落
- 如果不是标题节点或不在开头,则执行默认行为
实现代码解析
以下是优化后的实现代码:
function deleteNode(state: EditorState, dispatch?: (tr: Transaction) => void) {
const { $from } = state.selection;
const { tr } = state;
tr.delete($from.before(), $from.after());
if (dispatch) dispatch(tr);
return true;
}
export const downgradeHeadingCommand = $command("DowngradeHeading", (ctx) => () => (state, dispatch, view) => {
const { $from } = state.selection;
const node = $from.node();
// 检查是否在标题节点且光标在开头
if (node.type !== headingSchema.type(ctx) || !state.selection.empty || $from.parentOffset !== 0) {
// 特殊处理:当光标在第二个字符位置时直接删除节点
if ($from.parentOffset === 1) return deleteNode(state, dispatch);
return false;
}
// 标题节点且光标在开头时直接删除
if (node.type === headingSchema.type(ctx) && $from.parentOffset === 0) {
return deleteNode(state, dispatch);
}
// 默认行为:转换为段落
return setBlockType(paragraphSchema.type(ctx))(state, dispatch, view);
});
技术要点说明
-
节点删除逻辑:
deleteNode
函数通过获取当前选择位置的前后边界,使用事务(Transaction)删除整个节点范围。 -
条件判断:
- 首先检查当前节点是否为标题类型
- 检查选择是否为空选择(避免影响文本选择)
- 检查光标是否在节点开头
-
特殊处理:当光标位于标题第二个字符位置时(如"# "后面),也执行直接删除操作。
-
回退行为:如果不符合上述条件,则执行默认的转换为段落行为。
用户体验优化
这种实现方式相比原来的渐进式降级有以下优势:
-
操作效率:用户只需一次退格键即可删除整个标题,减少了按键次数。
-
行为一致:符合大多数Markdown编辑器的操作习惯,降低用户学习成本。
-
边界处理:考虑了光标在不同位置的合理行为,避免产生意外结果。
扩展思考
这种自定义命令的模式可以推广到其他类似场景:
- 列表项的删除行为优化
- 代码块的快速退出
- 引用块的整段删除
通过分析用户操作习惯和预期,我们可以为各种块级元素设计更符合直觉的编辑行为,从而提升整体编辑体验。
总结
Milkdown作为一款现代化的编辑器框架,通过自定义命令机制提供了强大的扩展能力。针对标题删除行为的优化展示了如何利用ProseMirror的API来改善用户体验。开发者可以借鉴这种思路,为编辑器添加更多符合用户预期的交互行为。
HunyuanImage-3.0
HunyuanImage-3.0 统一多模态理解与生成,基于自回归框架,实现文本生成图像,性能媲美或超越领先闭源模型00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
Hunyuan3D-Part
腾讯混元3D-Part00GitCode-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~0295ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++061Hunyuan3D-Omni
腾讯混元3D-Omni:3D版ControlNet突破多模态控制,实现高精度3D资产生成00Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile09
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选









