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因此,您想构建@mention自动完成功能吗?

自动完成是一个熟悉的功能:在搜索框中输入,并出现建议。虽然在电子商务中常见,但它用作打字增强的使用通常被忽略了。

现代网络应用程序正在超越简单的文本领域。 Twitter,Slack和Intion等社会和生产力平台采用了“ @Mention”模式,允许用户使用诸​​如“@”或“#”之类的触发器引用其他模式。这通过提供建议面板来增强打字体验,从而可以快速参考而无需离开键盘。

这种模式提高了用户生成的内容的一致性。例如,主题标签在自由形式的文本中创建半结构化数据,帮助内容分类。提及跨应用程序资源创建连接图,简化内容建议和用户行为分析。

查看实时演示,查看我们如何构建###制作有效@Mentions

成功的@Mention自动完成应该是无缝的。它是一位有益的助手,在您输入时学习,但知道何时辞职。用户可以忽略建议或轻松使用它们来完成其输入。

当键入单词不再是有效的令牌时,Twitter的实现将关闭面板(例如,在空间之后,由于手柄不包含空格)。 Slack的方法更加灵活,可以使用不同的启发式方法来检测用户意图,从而可以进行全名搜索。

选择后,Twitter关闭面板,插入提及,并为继续键入添加空间。这个看似很小的细节有助于流畅的用户体验。

提到一旦添加,就变得互动了。在Twitter上,单击或使用箭头键选择“提及”重新打开面板,允许编辑并确保发送时正确通知。

开源自动完成库简化了此过程。虽然理想适合Algolia,但它可以与任何数据源一起使用,并促进构建多源,可访问的自动完整功能。

结合建议类型

使用不同的符号(例如,“@for People”,“ for Hashtags”#)与很少的,明确定义的类型效果很好。但是,由于多种或多或少的类型,用户可能难以记住所有符号。

联合搜索(多源)允许每个符号分配多种类型,从而提高可发现性,而不会压倒多种模式的用户。

Slack混合建议,以视觉上的区分(图标,徽章)。概念小组按类型(日期,人,链接)提出建议,促进一致性和用户肌肉记忆。可以通过多源查询或诸如AutoComplete的Reshape API之类的工具来实现此分组。

概念还利用动态占位符,用户浏览时更新的预测建议,并阐明与每个建议相关的操作。他们巧妙地使用CSS自定义属性和JavaScript来实现这一目标。

管理多个来源的结果数量可能具有挑战性。带有滚动栏的固定高度面板或使用组合/限制机制(例如AutoComplete的Reshape API)可以解决此问题。

扩展超出基本搜索

@mention模式的多功能性超出了其典型的实现。 Slack的表情符号搜索(使用“:”)和Notion的动作插入(“/”)使用类似的机制:特殊字符打开建议面板,允许选择和应用。

概念的方法通过自定义项目模板和样式突出了模式的适应性。这在各种应用程序中创造了熟悉而流畅的体验。

请参阅演示###超越类型完成

虽然提到增强打字,但组合框可以用作对话界面。概念的“/”快捷方式触发了动作插入,创建了特定类型的新块。

这种“斜线命令”模式在游戏中普及,现在已成为Slack和Discord之类的应用程序中的标准配置。它集中了共同的任务,减少摩擦和认知负荷。例如,“/Zoom”命令简化了启动和共享缩放会议。

以前仅限于Power用户,Slash命令变得越来越普遍和用户友好。增强打字体验不是添加复杂的功能,而是在正确的时间提供正确的信息,减少认知负载并改善用户体验。

见演示

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