CKEditor5项目中Emoji搜索功能的优化与重构

背景介绍

在CKEditor5富文本编辑器的开发过程中，团队发现现有的emoji选择器功能存在一些技术债务。原实现依赖于第三方包emoji-picker-element，这个包不仅提供了emoji数据库，还包含了一些副作用代码。随着项目发展，团队开始评估是否可以用更精简的方案来替代这个依赖。

技术评估

经过技术调研，团队确认完全可以摆脱对emoji-picker-element的依赖。核心需求其实只需要一个emoji集合(JSON格式)和相应的查询机制。基于这个认识，开发者进行了概念验证(PoC)，探索自主实现的可能性。

技术实现方案

在PoC中，团队采用了Fuse.js作为搜索库，这个选择基于以下几个技术优势：

1. 加权搜索：可以精确控制不同字段的匹配权重
2. 模糊搜索：能够处理用户输入中的拼写错误
3. 逻辑查询：支持AND/OR等逻辑操作符

实现后的搜索功能具有以下改进特性：

• 大小写不敏感：用户无需关心输入的大小写
• 智能纠错：当用户输入存在拼写错误时(如"monkey"误输为"money")，系统能给出合理的建议
• 相关性排序：搜索结果按相关性排序，确保最匹配的emoji优先显示

实际效果展示

通过实际测试案例可以看到新实现的优势：

1. 搜索"smile"和"SMILE"得到相同结果，验证了大小写不敏感特性
2. 输入"money"时，系统不仅能找到"money"相关emoji，还能智能推荐"monkey"相关结果
3. 搜索"car"和"heart"时，结果按预期顺序排列，最相关的emoji优先显示

技术决策与后续工作

基于PoC的成功，团队决定正式替换原有实现。这一变更被合并到主分支的重大UI重构中(#17378)。为了避免维护无用代码，所有相关工作被集中处理。

最终的实现(#17758)完全移除了对emoji-picker-element的依赖，使项目依赖更精简，同时提供了更强大的搜索功能。这一改进不仅提升了用户体验，也使代码架构更加清晰。

总结

这次重构展示了CKEditor5团队对技术债务的积极处理态度。通过合理评估依赖必要性，选择适当的技术方案，最终实现了功能增强和代码简化的双重目标。这种技术决策过程值得其他前端项目借鉴。