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大多数人工智能聊天应用（如 ChatGPT 或 Claude）会以 Markdown 文本的形式将回复流式传输给客户端。每当新的文本块到达时，前端通常会重新解析整个 Markdown 文档以渲染更新后的消息。这种方法可行，但对于长回复来说，它会迅速降低用户界面的速度。 我一直在思考如何让这个过程更有效率，所以我编写了一个 Markdown 解析器，它可以（半）增量地解析流式 Markdown。它不会每次都重新处理整个文档，而是只解析新增内容，并且每行只处理一次。块级节点会被缓冲，直到它们完成（例如，当一个段落结束并且不会被更多文本扩展时）。这也使得在服务器端解析 Markdown 成为可能。主要演示正是这样做的。此外，动画化 Markdown 块也因此变得更加简单和高效。 这是一个演示，如果您想看看它的实际效果： <a href="https:&#x2F;&#x2F;markdownparser.vercel.app&#x2F;experimental" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;markdownparser.vercel.app&#x2F;experimental</a> 您可以随意输入“渲染一个包含 10 行的表格”来查看每个表格行的动画效果。 我花了很多时间思考这个问题，所以如果您正在处理类似的问题，我很乐意与您交流。