Textus

写在前面：一个把 AI 请进稿纸的编辑器

想象你正在写一篇两万字的长文。写到第三千字时卡住了——不是没思路，而是要查资料、要改结构、要回头核对前文的伏笔。过去你得在三个标签页之间来回跳：编辑器写稿、浏览器查资料、AI 工具改句子。Textus 想把这些收进同一个窗口。

Textus 是 CatVinci Studio 于 2026 年 7 月开源的一款 Markdown 编辑器，579 Star、31 Fork，MIT 协议，横跨 macOS、Windows、Linux 以及 iPhone/iPad。它的自我定位很直接："The next-generation Markdown editor. You hold the pen. AI keeps your ink flowing."（你执笔，AI 让墨水不断流。）

从 Typora 到 Textus：一个老赛道的重新入场

Markdown 编辑器这个赛道已经拥挤了十年。Typora 拿下了"所见即所得"的心智，Obsidian 拿下了插件生态，VS Code + Markdown 插件拿下了开发者群体。Textus 是 2026 年才出现的新项目，能在不到半年里拿到 579 Star，说明它踩中了某个真实痛点。

痛点在哪？在于前两类工具都不理解"写作"这件事。Typora 是纯粹的排版器，它不会帮你把散落的笔记连成一篇有论点的文章；Obsidian 的双向链接很强大，但它的界面是为"信息管理"设计的，而不是为"从零写出第一段"设计的。写作者真正需要的不是更好的知识图谱，而是一个愿意陪你把话说完的编辑环境。

Textus 的做法是：保留纯 Markdown 文件作为唯一真相（你的所有内容都是本地 .md，可版本管理、可迁移），然后把 AI 做成编辑器的一等公民，而不是外挂。

技术架构：一枚硬币的两面

Textus 最有意思的地方在架构选型上——它同时用 Rust 和 TypeScript。

前端（React + TypeScript，1348 个 .ts/.tsx 文件） 用 Milkdown（基于 ProseMirror）做编辑器内核。这不是随手选的：Milkdown 是目前 Markdown 编辑器里插件化程度最高、渲染性能最稳的方案，支持 KaTeX 数学公式、Mermaid 图表、语法高亮、GFM 表格与任务列表、CJK 友好换行。配合 remark-* 生态做 Markdown 解析，tiny-pinyin 处理中文拼音输入，dompurify 做 XSS 防护。

后端（Rust，344 个 .rs 文件） 跑在 Tauri 2 之上，负责窗口管理、文件系统、菜单、托盘、自动更新、后台模式，以及最关键的——AI Agent 引擎。Rust 的选择带来两个实打实的收益：一是二进制体积（Linux x86_64 从 36.2MB 压到 16.5MB，开了 lto + codegen-units=1 + opt-level="s"），二是写作规则引擎的性能（10 个帮助文档的渲染从 167ms 降到 73ms）。作者在 Cargo.toml 里逐条注释了每个编译选项的权衡，这种级别的工程自律在开源编辑器里并不常见。

核心模块分布：后端 src-tauri/src/ai/ 下有 30+ 个模块，覆盖 agent 循环（agent/）、工具系统（tools/）、记忆（memory/）、技能包（skills/）、图片理解、MCP 客户端、项目工作区等；crates/aicompat 是独立的 provider 兼容层，用 Rust 实现 OpenAI Responses / Anthropic Messages / OpenAI Chat Completions 三种方言的 OAuth（PKCE）与流式 API 调用。

AI 能力：从"补全"到"协作"

Textus AI 提供四种模式（src/ai/modes.ts 定义）：写作（write）、审阅（review）、创作（create）、研究（research）。每个模式的提示词、可用工具、交互形态都不同——审阅模式会在句子旁钉住批注并给出修改理由，创作模式用于从零生成结构，研究模式则挂载网页搜索。

具体到编辑器内的行为：

• 续写：暂停时灰字给出下一个词，Tab 键接受
• 语法纠错：错误处加下划线，Alt+Enter 一键修正
• 逐句改写：AI 逐句给出建议修改并附理由，作者决定是否采纳
• 斜杠技能：输入 / 唤起技能菜单（内置 skill.md、proofread.md、theme.md 等多个技能包）
• 文档级上下文：doc_blocks.rs、memory/、workspace/ 构成一个会读你整个项目文件的 Agent

模型侧不绑定任何厂商：OpenAI（支持 ChatGPT 账号 OAuth 登录）、Anthropic（Claude 账号登录）、以及任意 OpenAI 兼容的自定义端点（可接 Ollama 跑本地模型）。内置目录里预置了 gpt-6.1-sol、claude-sonnet-5-5、claude-haiku-5-5 等模型 ID，并支持实时拉取模型列表。

值得一提的是 MCP 客户端（src-tauri/src/mcp/）：在 settings.json 的 mcpServers 里配置本地进程或 HTTP 服务，Textus 会在后台启动它们，把它们的工具合并进 Agent 的工具集。这是把 MCP 从"AI 编程工具"下沉到"普通人的写作工具"的一个信号。

工程质量：把 GitHub 当 CI 用

Textus 的工程规范密度高得罕见。仓库有 2383 个文件，其中 390 个测试文件、237 个端到端测试文件。测试分四层：Rust 单元测试、Vitest 单元测试、编辑器集成测试（editor-view-kit.ts）、Playwright 端到端（含 WebKit 专项，用于 macOS/iOS 的真实渲染）。10 条 GitHub Actions 工作流覆盖 CI、iOS 发布、桌面发布、镜像下载、依赖审计、模型列表同步。

文档密度同样惊人：200 个 Markdown 文件，docs/dev/ 下 19 篇开发者文档（架构、测试、本地构建、存储、生命周期、保存、翻译、发布、基础设施、iOS 发布……），docs/design/ 有设计语言规范。界面支持 10 种语言（英、简中、繁中、日、韩、西、法、德、俄、葡），每个用户可见字符串都必须进全部 10 个 locale 文件。

作者还专门写了 AGENTS.md 交给 AI 编程助手使用，内容包括"不要为了让检查通过而修改 CI 配置或测试期望值"、"改 bug 前必须先复现"、"组件最多 8 个 hook、文件最多 600 行"、"provider 差异要当数据处理，绝不写 `if provider == 'xxx'"。这份文件本身就是一份高质量的 AI 协作工程规范样本。

部署可行性评估

Textus 是桌面应用，没有 Dockerfile、没有 docker-compose、没有 K8s 清单——这符合它"本地优先"的定位。

维度	评估
容器化	不支持（无 Dockerfile / compose / K8s）
Web UI	支持（桌面 WebView + Cloudflare Workers 部署的 Web Playground）
官方分发	macOS .dmg / Windows .exe / Linux .AppImage/.deb/.rpm / Homebrew Cask / Arch 仓库
源码构建要求	Node.js 22+、Rust（rust-toolchain.toml 锁定版本）、Tauri 平台依赖、WebView2 或 WebKitGTK
硬件要求	无 GPU 需求，运行时内存约 110MB/窗口
快速部署	partially_supported —— 官方预编译包开箱即用，源码构建需完整桌面工具链

如果只想体验，Playground 版本可以直接在浏览器里跑；如果要长期使用，安装包是最省事的选择；如果要二次开发，需要 Rust + Node 双栈环境，门槛中等偏高。

插件生态：从 Markdown 文本到工作台

Textus 的插件系统支持官方插件（Graph 视图、Vim 模式、Quick Preview、版本历史）以及社区插件，能力涵盖思维导图、Marp 幻灯片、看板、PDF/Word 标签页、Zotero 引用、各类图表。插件 API 文档在 docs/dev/plugin-reference.md，权限模型由 src/plugins/api-permissions.ts 统一管控，安装前会检查权限。

插件可以贡献自己的页面（webview），这让 Textus 从"编辑器"变成了"可扩展的个人工作台"。

局限与争议

需要客观指出几点：

1. 项目太新。2026 年 7 月创建，到 11 月才 579 Star，版本号 1.3.4，迭代节奏很快但也意味着功能仍在剧烈变动，API 和插件接口存在破坏性变更的可能。
2. iOS 版尚有地域限制。README 明确写着 App Store 上架"尚未覆盖中国大陆"，iOS 端还需要 Mac 环境构建。
3. 移动端与桌面端不是完全同构。docs/dev/ios-code-map.md 承认有大量仅桌面端的功能。
4. AI 依赖外部服务。编辑器本身完全离线可用，但 Textus AI 必须要么连云端厂商、要么自备 Ollama。本地模型的写作质量与云端旗舰模型仍有差距。
5. Web 版是"玩具级"的。Playground 面向快速体验与浏览器端嵌入，不等于完整桌面体验。
6. Rust + TS 双栈的学习成本。对想深度改造成 AI 写作工作台（而非仅使用）的开发者，前端要过 Milkdown/ProseMirror，后端要过 Tauri 2 与 Agent 循环设计。

行业意义

Textus 代表的趋势是**"AI 编辑器"从概念走向产品化**。2026 年前后，市面上同类产品密集涌现：Typora 迟迟没有 AI 动作，Obsidian 在插件层面被各种 AI 插件"绕着打"，而独立的 AI 原生编辑器（Cursor 之于代码、Textus 之于文字）开始正面竞争。

Textus 的差异化在于它的取舍：坚持纯 Markdown 文件作为唯一存储格式，不引入数据库、不要求账号、不做订阅制。这在数据主权意识增强的当下是一个明确的立场——你的稿子是你的，永远可以带着走。

从工程视角看，它也是 Tauri 2 生态的一个高质量样板：一个跨越三大桌面平台 + iOS 的复杂应用，2383 个文件、四个层级的测试体系、10 条 CI 工作流、10 语种本地化，全部由一个小团队（6 位贡献者）在半年内完成。

对想在自建文档工作流中引入大模型、又不想被厂商平台锁定的团队，Textus 提供了一条值得研究的路径。