字节工程师自研基于 IntelliJ 的终极文档套件

前言

众所周知，程序员最讨厌的四件事：写注释、写文档、别人不写注释、别人不写文档。因此，想办法降低文档的编写和维护成本是很有必要的。当前写技术文档的模式如图：

痛点总结有如下三方面：

针对上述问题，我们的解决思路：

本地的编辑、浏览工作收敛至 IDE，提供沉浸式体验；
在文档、代码间建立强关联，减少拷贝，提升联动性，同时提升文档的触达率；
代码与文档同属一个 Git 仓库，借助版本管理，避免因业务迭代导致的文档版本与代码不匹配；
制作可将文档导出到线上的工具，可利用浏览器做到随时访问；

方案总览

与原始模式相比，新方案可以做到完全脱离浏览器 / 文档编辑器，线上页面的同步完全交给定时触发的自动化部署。

图中橙色部分是方案的重点，按照分工，划分为线下、线上两部分，职责如下：

线下：IDEA Plugin

实现自定义语言的解析、分析；
提供文档内容的预览器、编辑器；
提供一系列实用功能，关联代码与文档；

线上：Gradle / Dokka Plugin

桥接、复用 IDE Plugin 的语义分析、预览内容生成能力；
扩展 Dokka Renderer，实现 HTML 与飞书文档的导出能力；

方案建设使用了不少有意思的技术，放到后面详细介绍。

线下效果

IDEA Plugin 提供一个侧边栏和强大的编辑器。下面分别从编辑、浏览两个角度介绍。

编辑体验

假设存在源码如下：

public class ClassA { public static final String TAG = "tag"; ClassB b; / * method document here. * * @param params input string */ public static void invoke(@NotNull String params) { System.out.println("invoke method!"); System.out.println("this is method body: " + params); } public ClassA() { System.out.println("create new instance!"); } private static final class ChildClass { / * This is a method from inner class. */ void innerInvoke() { System.out.println("invoke method from child!"); } } }

文档中添加该类的引用就是这个效果：

不同于复制、粘贴代码，新方案有如下优势：

关联性更强，预览会随代码片段的变更时时改变；
易于重构，被引用的类名、方法名、字段名发生重命名时，文档内容会自动随之变化，防止引用失效；
更加直观，编辑、浏览时能更快速地找到代码出处；
输入更流畅，有完善的补全能力；

浏览体验

相对于普通 Markdown，新方案用起来更加友善：

沉浸式使用，界面内嵌在 IDE 内，无需跳转到其他应用；
被提及的源码旁均有行标，一键查阅文档；
文档“浏览器”支持与 IDE 一致的代码高亮、引用跳转；

线上效果

代码中文档会定期自动部署到远端。以一篇真实业务文档举例，HTML 部署到轻服务后长这样：

对应飞书的产物长这样：

这些线上页面主要面向非当前团队的读者，内容由 CI 定时同步，暂不提供跳转到 IDE 的能力。

技术实现

项目的架构如图所示：

考虑到用户体验部分主要在 IDEA（Android Studio）内呈现，我们的技术栈选择基于 IntelliJ 打造。按模块可分为三部分：

基建层
IDEA Plugin
Gradle / Dokka Plugin

通用逻辑（语言实现相关）封装在基建层，仅依赖 IntelliJ Core。相对于 IntelliJ Platform，IntelliJ Core 仅保留语言相关的能力，精简了 codeInsight、UI 组件等代码，被广泛用于 IntelliJ 各大产品中（包括图中的 Kotlin、Dokka 等）。

下面将针对这三个主要模块展开介绍。

基建

纵观整个方案，基建层是所有功能的基石，其最核心的能力是建立代码与文档关联。这里我们设计实现了一套标记语言 CodeRef，满足以下几个需求：

语法简洁，结构上与源码一一对应；
指向精准，即必须满足一对一的关系；
支持仅保留声明（去掉 body），提升信噪比；
有扩展性，方便后续迭代新功能；

CodeRef 语言并不复杂，采用类似 Kotlin/Java 的风格，用关键字、字符串、括号构成语句和代码块，代码块中每个节点都有与之对应的源码节点。下图是一个简单的示例，对应关系用着色文字标识：

注意：即使不改动文档内容，图中“源码”部分一旦发生变化，对应的渲染效果也会实时发生改变，产生“动态绑定”的效果。那么如何实现“动态绑定”呢？大致拆解成以下三步：

设计语法，编写语言实现；
结合现有能力（IntelliJ Core、Kotlin Plugin）获取双边语法树，从而建立文档节点到源码节点的单向对应关系；
结合现有能力（Markdown Parser）生成用于渲染的文档文本；

语言基础实现

基于 IntelliJ Platform，实现一个自定义语言起码要做以下几件事：

编写 BNF 定义，描述语法；
借助 Grammar Kit 生成 Parser、PsiElement 接口、flex 定义等；
基于生成的 flex 文件和 JFlex 生成 Lexer；
编写 Mixin 类用 PsiTreeUtil 等工具实现 PSI 中声明的自定义方法；

BNF 是后面一切的基础，每个定义、值的选择都至关重要。一小段示例：

{ /* ...一些必要的 Context */ tokens = [ /* ...一些 Token，转换为代码中的 IElementType */ AT='@' CLASS='class' ] /* ...一些规则 */ extends("class_ref_block|direct_ref|empty_ref") = ref extends("package_location|class_location") = ref_location extends("class_ref|method_ref|field_ref") = direct_ref } ref_location ::= package_location | class_location package_location ::= AT package_def { pin=2 // 只有 '@' 和 package_def 一起出现时，才把整个 element 视为 package_location } class_location ::= AT class_def { pin=2 // 只有 '@' 和 class_def 一起出现时，才把整个 element 视为 class_location } direct_ref ::= class_ref | method_ref | field_ref | empty_ref { methods = [ // 一些自定义的 method，需要在下面指定的 mixin class 中给出实现 getNameStringLiteral getReferencedElement getOptionalArgs ] mixin="com.bytedance.lang.codeRef.psi.impl.CodeRefDirectRefMixin" } class_ref ::= CLASS L_PAREN string_literal [COMMA ref_args_element*] R_PAREN { methods = [ property_value="" ] pin=1 // 即遇到第一个素 class 后，就将当前 element 匹配为 class_ref }

上面的小片段中定义了 @class("")、@package("")、class("", ...) 语法。实战中比较关键的是 pin 和 recoverWhile，前者影响一段“未完成”的代码的类型，后者控制一段规则何时结束。具体参考 Grammar-Kit。

编写完成后，我们就可以使用 Grammar-Kit 生成 Parser 和 Lexer 了，前者负责最基础的语法高亮，后者负责输出 PSI 树。将二者注册在自定义的 ParserDefinition，再结合自定义的 LanguageFileType，相应类型文件就会被 IDE 解析成由 PsiElement 构成的树。示意如图：

值得一提的是，后续 Formatter、CompletionContributor 等组件的实现受上述过程影响极大，实现不好必然面临返工。而偏偏这里面又有不少“坑”需要一一淌过，这部分限于篇幅没办法写得太细，有兴趣看看语言特性“相对简单”的 Fortran 的 BNF 定义感受一下。

语法树单向对应

考虑到 IDE 内置了对 Java、Kotlin 语言的支持，有了上一步的成果，我们就得到了两颗语法树，是时候把两棵树的节点关联起来了：

这里我们借用 PsiReferenceContributor（官方文档）注册 CrElement（即 CodeRef 语言 PsiElement 的基类）向源码 PsiElement 的引用，依据便是每行双引号内的内容（字符串）。如何找到每个字符串对应的素呢？遵循以下三步：

除根节点外，每个节点需要向上递归找到每一级 parent 直至根节点；
根节点是给定 full-qualified-name 的 package 或 class，由上一步的结果可确定素在该 package 或 class 中的位置；
通过 JavaPsiFacade 和一系列查找方法确定源码中对应的 PsiElement；注意：Kotlin Plugin 提供一套针对 Java 的 “Light” PsiElement 实现，因此这里我们考虑 Java 即可。

生成文档文本

有了语法树对应关系，就可以生成用于预览的文本了。这部分比较常规，时刻注意读写环境，按照以下步骤实现即可：

为每个 CodeRef 语法树根节点指向的源码文件创建副本；
遍历该 CodeRef 树中每个 Ref 或 Location，创建或定位副本中对应位置，将源码文件中的素（修饰后）复制到副本中；
导出副本字符串；考虑到 IDE 中 PSI 和文件是实时映射的，为不影响原文件内容，必须在副本环境中进行语法树的增删改。

这部分虽然难度不大，繁琐程度却是最高的。一方面，由于要深入到细节，使得前文提到的 Kotlin Light PSI 不再适用，因此必须针对 Java 和 Kotlin 分别编写实现。另一方面，如何保证复制后的代码格式仍是正确的也是个大问题，尤其是涉及素之间穿插注释的情况。最后，文本内容生成的工作在不停的断点、调试的循环中玄学般地完成了。

至此，基建层的任务——将 CodeRef 还原成代码段——便全部完成了。

IDEA Plugin

有了前面的基础，IDEA Plugin 主要负责把方案的本地使用体验做到可用、易用。具体来说，插件的功能分为两类：

面向 CodeRef，丰富语言功能；
面向 Markdown，提升编辑、阅读体验；

接下来分别从以上角度介绍。

语言优化

对于一门“新语言”，从体验层面来看，PSI 的完成只是第一步，自动补全、关键字高亮、格式化等功能对可用性的影响也是决定性的。尤其是在 CodeRef 的语法下，指望用户能不依赖提示手动输入正确的包名、类名、方法名，无疑过于硬核了。下面挑几个有意思的展开说说。

代码补全

在 IDEA 中，大部分（不太复杂的）代码补全使用 Pattern 模式注册。所谓 Pattern 相当于一个 Filter，在当前光标位置满足该 Pattern 时就会触发对应的 CompletionContributor。

我们可以使用 PlatformPatterns 的若干内置方法描述一个 Pattern。比如一段 CodeRef 代码：method("helloWorld")，其 PSI 树长这样子：

- CrMethodRef // text: method("helloWorld") - CrStringLiteral // text: "helloWorld" - LeafPsiElement // text: helloWorld

Pattern 因此为：

val pattern = PlatformPatterns.psiElement() .withParent(CrStringLiteral::class.java) .withSuperParent(2, CrMethodRef::class.java)

对应每个 Pattern，我们需要实现一个 CompletionProvider 给出补全信息，比如一个固定返回关键字补全的 Provider：

val keywords = setOf("package", "class", "lang") class KeywordCompletionProvider : CompletionProvider<CompletionParameters>() { override fun addCompletions( parameters: CompletionParameters, context: ProcessingContext, result: CompletionResultSet ) { keywords.forEach { keyword -> if (result.prefixMatcher.prefixMatches(keyword)) { // 添加一个 LookupElementBuilder，可以指定简单的样式 result.addElement(LookupElementBuilder.create(keyword).bold()) } } } }

掌握上述技能，诸如 class、package、method 等关键字，乃至方法名和字段名的补全就都很容易实现了。

比较 trick 的是包名和带有包名的类名的补全，它们形如 a.b.c.DEF。不同的是，每次输入 '.' 都会触发一次补全，而且要求在字符串开头直接输入“DE”也能正确联想并补全。限于篇幅不展开介绍了，详见 com.intellij.codeInsight.completion.JavaClassNameCompletionContributor 的实现。

格式化

格式化这件事上，IDEA 并没有直接使用 PSI 或者 ASTNode，而是基于二者建立了一套“Block”体系。所有缩进、间距的调整都是以 Block 为最小粒度进行的（一些复杂语言拆的太细，这样设计可以很好地降低实现复杂度，妙啊）。

这里的概念也不多，列举如下：

ASTBlock：我们用现有的 ASTNode 树构建 Block，因此继承此基类；
Indent：控制每行的缩进；
Spacing：控制每个 Block 之间的间距策略（最小、最大空格，是否强制换行 / 不换行等）；
Wrap：单行长度过长时的折行策略；
Alignment：自己在 Parent Block 中的对齐方向；

实际敲代码时，大部分时间花在 getSpacing 方法上，写出来效果类似这样：

override fun getSpacing(child1: Block?, child2: Block): Spacing? { /*...*/ return when { // between ',' and ref node1?.elementType == CodeRefElementTypes.COMMA && psi2 is CrRef -> Spacing.createSpacing(/*minSpaces*/0, /*maxSpaces*/0, /*minLineFeeds*/1, /*keepLineBreaks*/true, /*keepBlankLines*/1) // between '[', literal, ']' node1?.elementType == CodeRefElementTypes.L_BRACKET && psi2 is CrStringLiteral || psi1 is CrStringLiteral && node2?.elementType == CodeRefElementTypes.R_BRACKET -> Spacing.createSpacing(/*minSpaces*/0, /*maxSpaces*/0, /*minLineFeeds*/0, /*keepLineBreaks*/false, /*keepBlankLines*/0) } }

格式化属于说起来很简单，实现起来很头痛的东西。实操过程中，被迫把前面写好的 BNF 做了一波不小的调整，才达到理想效果。好在我们的语言比较简陋简洁，没踩到什么大坑，如果面向更复杂的语言，工作量将是指数级提升（参考 com.intellij.psi.formatter.java 包下的代码量）。

MarkdownX

上面罗列这么多内容，说白了只是对 Markdown 中代码块的增强方案，接下来 CodeRef 和 Markdown 终于要合体了。

实际上官方一直有对 Markdown 的支持（IDEA 内置，AS 可选安装），包含一整套语言实现和编辑器、预览器。这里重点说说其预览的生成流程，如图：

分为以下几步（逻辑在 org.jetbrains:markdown 依赖中，未开源）：

利用 MarkdownParser 将文本解析成若干 ASTNode；
利用 HtmlGenerator 内置的 visitor 访问每个 ASTNode 生成 HTML 文本；
将生成的 HTML Document 设置给内置浏览器（如果有），最终呈现在屏幕上；

交代个背景：在本项目启动之初，IDEA 正处于 JavaFX-WebView 到 JCEF 的过渡期（直接导致了 AndroidStudio 4.0 左右的版本没有可用的内置 WebView 实现）。

上述方案总结有以下问题：

兼容性较差，部分 IDE 版本无法看到预览；
每次 MD 的变更都会触发全量 generateHtml，如果文档内容复杂度较高，将有性能瓶颈；
将 HTML 文本 set 给浏览器时没有 diff 逻辑，会触发页面 reload，同样可能导致性能问题（后来针对带有 JCEF 的 IDE 增加了 diff 能力，但并不是所有 IDE 都内置 JCEF）；

综合考虑下，我们决定不直接使用原生插件，而是基于其创建新的语言“MarkdownX”，最大程度复用原本的能力，追加对 CodeRef 的支持，同时基于 Swing 自制一套类似 RecyclerView 的机制改善预览性能。

优化后的方案流程类似这样：

自制的方案有很多优势：

内存占用更低（浏览器 vs. JComponent）
性能更佳（局部刷新、控件复用等）
体验更佳（浏览器内置对<code>标签的支持过于基础，无法实现代码高亮、引用跳转等功能，原生控件不存在这些限制）
兼容性更佳（不解释）

CodeRef 支持

MarkdownX 只是表现为“新语言”，实现上依然复用 MarkdownParser 和 HtmlGenerator，主要区别只有文件扩展名和对 code-fence 的处理。

所谓 code-fence，即 Markdown 中使用「```」符号包裹的代码块。不同于原生实现，我们需要在生成预览时替换代码块的内容，并使内容随代码变化而变化。

实操上，我们需要实现一个 org.intellij.markdown.html.GeneratingProvider，简写如下：

class MarkDownXCodeFenceGeneratingProvider : GeneratingProvider { override fun processNode(visitor: HtmlGenerator.HtmlGeneratingVisitor, text: String, node: ASTNode) { visitor.consumeHtml("<pre>") var state = 0 // 用于后面遍历 children 的时候暂存状态 /* ...一些变量定义 */ for(child in childrenToConsider) { if (state == 1 && child.type in listOf(MarkdownTokenTypes.CODE_FENCE_CONTENT, MarkdownTokenTypes.EOL)) { /* ...拼接每行内容 */ } if (state == 0 && child.type == MarkdownTokenTypes.FENCE_LANG) { /* ...记录当前 code-fence 的语言 */ applicablePlugin = firstApplicablePlugin(language) // 找到可以处理当前语言的“插件” } if (state == 0 && child.type == MarkdownTokenTypes.EOL) { /* ...进入代码段，设置状态 */ state = 1 } } if (state == 1) { visitor.consumeTagOpen(node, "code", *attributes.toTypedArray()) if (language != null && applicablePlugin != null) { /* ...命中自定义处理逻辑（即 CodeRef）*/ visitor.consumeHtml(content) // 即由自定义逻辑生成的 Html } else { visitor.consumeHtml(codeFenceContent) // 默认内容 } } /* ...一些收尾 */ } }

可以看到，在遍历 node 的 children 后，就可以确定当前代码段的语言。如果语言为 CodeRef，就会走到前文提到的“预览文本生成”逻辑中，最后通过 visitor（相当于一个 HTML Builder）将自定义的内容拼接到 Html 中。

预览性能优化

考虑到 JList 并没有“item 回收”能力，在 List 实现上我们选择直接使用 Box。处理流程如下图：

机制分为两大步：

Data 层将 HTML 的 body 拆分成若干部分，diff 后将变更通知给 View 层；
View 层将变更的数据设置到 List 对应位置上，并尽可能复用已有的 ViewHolder。过程可能涉及 ViewHolder 的创建和删除；

目前我们针对文本、图片和代码创建了三种 ViewHolder：

文本：使用 JTextPane 配合 HTML + CSS 完成文字样式的还原；
图片：自定义 JComponent 进行缩放、绘制，保证图片居中且完整展示；
代码：以 IDE 提供的 Editor 作为基础，进行必要的设置与逻辑精简；

这里对 Editor 的处理花费了大量精力：

使用原代码文件作为 context 创建 PsiCodeFragment 作为内容填充 Editor，以保证代码中对原文件 import 过的类、方法、字段可被正常 resolve（这点很重要，如果用 Mock 的 Document 作为内容，绝大部分代码高亮和跳转都是不生效的）；
设置合适的 HighlightingFilter，确保“没有报红”（将原文件作为 context 的代价是，当前代码片段的类极有可能被认为是类重复，并且代码结构也不一定合法，因此需要禁用“报红”级别的代码分析）；
禁用 Intention，设置只读（提升性能，降低干扰）；
禁用 Inspection 和 ExternalAnnotator；（两者是性能消耗的大户，后者包括 Android Lint 相关逻辑）

经过上述优化，实测大部分情况下预览都可以流畅展示 & 刷新了。但如果同时打开多个文档，或者“操作速度惊人”，还是会时不时出现长时间卡顿。分析一波发现，性能消耗主要出在 HTML 生成上。

由于 Markdown 语法限制（节点深度低），常规的 MD 转 HTML 性能开销有限。但回顾上文，我们对 codeRef 的处理会伴随大量 PSI resolve，复杂度暴涨，频繁的全量 generate 就不那么合适了。一个很自然的想法是为每段 codeRef 添加缓存，内容不变时直接使用缓存的内容。这样在修改文字段落时可以完全避开其他文件的语法解析，修改 codeRef 段落时也仅会刷新当前代码块的内容。

那么问题来了：若用户修改的不是文档文件，而是被引用的代码，则在缓存的作用下，预览并不会立刻改变。那么更进一步，如果向所引用的所有文件注册监听，在变更时刷新缓存，问题可否得解呢？事实上，这样做问题确实解决了，但引入了新的问题：如何释放文件监听？

此处插入背景：对 code-fence 内容的干预是基于 Visitor 模式回调完成的，因此作为 generator 本身是不知道本次处理的代码块与前一次、后一次回调是否由同一个变更引起。举个例子：一个文档中有 A、B、C 三个 codeRef 块，则在一次 HTML 生成过程中，generator 会收到三次回调，且没有任何手段可以得知这三次回调的关联性。

目前，我们只能在一次 HTML 生成前后通知 generator，在 generator 内部维护一个队列 + 计数器，不那么优雅地解决泄漏问题。

至此，插件的整体性能表现终于落到可接受范围内。

Gradle / Dokka Plugin

为了让受众更广、内容随时可读，把文档做到可导出、可自动化部署是非常必要的。方案上，我们选用同为 IntelliJ 出品的 Dokka 作为基础框架，利用其完善的数据流变换能力，高效地适配多输出格式的场景。

Dokka 流程扩展

Dokka 作为同时兼容 Kotlin 和 Java 的文档框架，“数据流水线”的思想和极强的可扩展性是其特点。代码转换到文档页面的流程如下：

每个节点都有至少一个 Extension Point，扩展起来非常灵活。

图中几个主要角色列举如下：

Env：包含基于 Kotlin Compiler 和 IntelliJ-Core 扩展的代码分析器（用于输出 Document Models）、开发者自定义的插件等组件；
Document Models：对 module、package、class、function、fields 等素的抽象，呈树形组织，本质是一些 data class；
Page Models：由 PageCreator 以 Document Models 为输入，创建的一系列对象，是对“页面”的封装，描述“页面”的结构；
Renderer：用于将 Page Models 渲染成某种格式的产物（Dokka 内置的有 HTML、Markdown 等）；

从上述内容可以看出，Dokka 原本的作用只是将代码转换为文档页面，并不原生支持转换文档文件（也确实没必要）。但在我们的场景下，MarkdownX 的渲染是依赖源码信息的，也就正好能用到 Dokka 的这部分能力。

通过重写 PageCreator，我们将含有 MarkdownX 文档的工程变成类似这样的节点树：

MdxDirNode 对应文件夹节点，页面内容是当前文件夹的目录，链接可跳转至下一级；

MdxPageNode 对应 MarkdownX 文档内容，包含若干类型的 children 分别代表不同类型的内容片段；

在创建 MdxPageNode 时，我们用类似前文 IDEA-Plugin 的做法，重写一个 org.jetbrains.dokka.base.parsers.Parser 并修改对 code-fence 的处理，改为调用到「基建」部分中生成 CodeRef 预览文本的代码，最终得到所需的文档文本。

飞书适配

得到页面内容后，结合 Dokka 自带的 HtmlRenderer，输出一份可用于部署的 HTML 产物就轻而易举了。但现状是，我们更希望能把文档收敛在飞书上，这就需要再编写一份针对飞书的自定义 Renderer。

考虑到自己处理页面的树形结构过于复杂，实际上我们基于内置的 DefaultRenderer 基类进行扩展：

abstract class DefaultRenderer<T>( protected val context: DokkaContext ) : Renderer { abstract fun T.buildHeader(level: Int, node: ContentHeader, content: T.() -> Unit) abstract fun T.buildLink(address: String, content: T.() -> Unit) abstract fun T.buildList( node: ContentList, pageContext: ContentPage, sourceSetRestriction: Set<DisplaySourceSet>? = null ) abstract fun T.buildNewLine() abstract fun T.buildResource(node: ContentEmbeddedResource, pageContext: ContentPage) abstract fun T.buildTable( node: ContentTable, pageContext: ContentPage, sourceSetRestriction: Set<DisplaySourceSet>? = null ) abstract fun T.buildText(textNode: ContentText) abstract fun T.buildNavigation(page: PageNode) abstract fun buildPage(page: ContentPage, content: (T, ContentPage) -> Unit): String abstract fun buildError(node: ContentNode) }

上面只列出一部分了回调方法。

可以看到，该类的接口方式比较新颖：用 Visitor 的方式遍历页面节点树，再提供一系列 Builder/DSL 风格的待实现方法给开发者。对于这些 abstract function，内置的 HtmlRenderer 采用 kotlinx.html（一个 DSL 风格的 HTML 构建器）实现，这意味着我们也要实现一套 DSL 风格的飞书文档构建器。

飞书开放平台文档查看链接：https://open.sigusoft.com/document/home/index。

DSL 的部分就不详述了，这里主要说说飞书的文档结构。众所周知，Markdown 在设计之初就是面向 Web 的，因此与 HTML 天生具有互转的能力。然而飞书文档的数据结构相对更像 Pdf、Docx 这类文件，拥有有限层级，相对扁平。举个例子，同样的文档内容，MdxPageNode 中结构长这样：

而飞书的结构长这样：

可见差异是巨大的。这部分差异的抹平全靠自定义的 FeishuRenderer，具体做法只能 case by case 介绍，限于篇幅就不展开了，大体思路就是对不兼容的节点进行展开或合并，穿插必要的子树遍历。

下面提两个特殊点的处理：图片和链接。

文档链接

写 Markdown 文档时，往往需要插入链接，指向其他的 Markdown 文档（一般使用相对路径）。这时，我们需要想办法把相对路径映射成飞书链接，而且需要在 Render 步骤之后进行，因为映射的时候需要知道对应文档的飞书链接是什么。

第一反应肯定就是对文档做拓扑排序了，按照依赖关系一个个上传文档。但这样需要文档间没有循环依赖，显然这是不能保证的（两篇文档相互引用还蛮常见的）。幸好，飞书文档提供了修改文档的接口，因此我们可以提前创建一批空文档，获取到空文档的链接后，再做相对路径的替换。换句话说，处理文档上传流程为：创建空文档-> 替换相对路径为对应文档链接 -> 修改文档内容。

图片

图片在 Markdown 中可以和文本并列，属于 Paragraph 的一种。而飞书文档结构中，图片属于 Gallery，只能独占一行，无法和文字同行。两种格式从实现上无法完全兼容。当前初步实现方案是在 Paragraph 的 Group 入口向下 DFS，找到所有图片，单提出来放在文本前面。效果嘛，只能忍忍了。

顺便一提，图片也需要上传并替换的逻辑，这部分与文档链接相似，不赘述了。

结语

以上就是文档套件的全部内容：我们基于 IntelliJ 技术栈，通过设计新语言、编写 IDE 插件、Gradle / Dokka 插件，形成一套完整的文档辅助解决方案，有效建立了文档与代码的关联性，大幅提升编写、阅读体验。

未来，我们会为框架引入更多实用性改进，包括：

添加图形化的代码素选择器，降低语言学习、使用成本；
优化预览渲染效果，对齐 WebView；
探索针对部分框架（Dagger、Retrofit 等）的文档自动生成能力；

目前框架尚处内测阶段，正逐步扩大范围推广。待方案成熟、功能稳定后，我们会将方案整体开源，以服务更多用户，同时吸取来自社区的 Idea，敬请期待！

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