核心概念

理解 Incremark 的工作原理，有助于更好地构建高性能、无闪烁的 AI 对话应用。

增量解析流程

传统的 Markdown 解析器（如 marked 或 markdown-it）是为静态文档设计的。在流式场景下，它们每接收到一个新的字符，都必须从头重新解析整个文档。

Incremark 采用了完全不同的“增量解析”策略：

Block 生命周期

在 Incremark 中，每一个顶级元素（标题、段落、代码块等）都是一个独立的 Block。它们经历了从“不确定”到“稳定”的生命周期：

状态	说明	处理策略
Pending	正在接收中，内容和类型随时可能改变	每次有新内容输入时，仅针对该 Block 所在的文本片段进行微型解析。
Completed	已确认完成，后续输入不会再影响该块	持久化缓存。除非流被重置，否则不再参与解析、不再重新渲染。

TIP

为什么需要 Pending 状态？ 在 Markdown 中，前缀决定了类型。例如输入 # 时，它可能是个标题，也可能只是文本。只有当接收到空格或换行时，其类型才真正确定。

边界检测规则

Incremark 使用启发式规则来判断一个 Block 何时可以从 Pending 转换为 Completed：

1. 简单块边界

• 空行：段落的自然结束。
• 新标题/分隔线：新块的出现意味着前一个非容器块已结束。

2. 围栏块边界 (Fenced Blocks)

• 代码块 (```)：必须检测到匹配的结束围栏。在结束围栏出现前，整个代码块都处于 Pending 状态。
• 自定义容器 (::😃：同上，支持嵌套检测。

3. 嵌套块边界 (Nested Blocks)

• 列表与引用：解析器会持续跟踪当前的缩进级别和引用深度。当新的一行缩进回退或引用标记消失时，判定前块结束。

上下文跟踪 (Context)

为了在流式过程中准确识别边界，解析器维护了一个轻量级的状态机：

interface BlockContext {
  inFencedCode: boolean;     // 正在处理代码块
  inContainer: boolean;      // 正在处理自定义容器
  listStack: ListInfo[];     // 追踪嵌套列表状态
  blockquoteDepth: number;   // 追踪引用嵌套深度
}

性能分析

得益于增量机制，Incremark 的性能表现与文档总长度几乎无关，而仅与当前更新的 Chunk 大小线性相关。

维度	传统全量解析	Incremark 增量解析
单次处理复杂度	O(N)	O(K)
总解析复杂度	O(N²)	O(N)
内存开销	高 (反复创建全量对象)	低 (增量复用 AST 节点)
UI 响应性	随字数增加产生肉眼可见的卡顿	始终保持 60fps 丝滑效果

注：N 为文档总长度，K 为单次 Chunk 长度。

打字机效果 (BlockTransformer)

在解析出 AST 之后，BlockTransformer 充当了渲染之前的过滤层。它负责将解析出的“瞬间结果”转化为“渐进过程”：

1. 节点追踪：它记录了哪些字符已经“播放”过。
2. TextChunk 包装：将新增的文本节点包装为 TextChunk，由渲染层实现淡入动画。
3. 智能跳过：如果用户要求立即显示，或者是非文本节点（如图片），它可以策略性地跳过动画。