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大多数AI聊天应用程序（如ChatGPT或Claude）将其响应以Markdown文本的形式流式传输给客户端。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。这种方式可以工作，但对于较长的响应，可能会迅速降低用户界面的性能。
我一直在思考如何提高这一过程的效率，因此我编写了一个可以增量解析流式Markdown的解析器。它不是每次都重新处理整个文档，而是仅解析新增内容，每行只处理一次。块级节点会被缓冲，直到它们完成（例如，一旦一个段落完成且不会被更多文本扩展）。这也使得在服务器上解析Markdown成为可能。主要演示正是这样做的。此外，动画化Markdown块也变得更加简单和高效。
如果你想看看它的实际效果，这里有一个演示：
<a href="https://markdownparser.vercel.app/experimental" rel="nofollow">https://markdownparser.vercel.app/experimental</a>
欢迎输入“渲染一个包含10行的表格”来查看每一行表格的动画效果。
我花了很多时间思考这个问题，所以如果你在处理类似的问题，我很乐意交流。
嘿，HN，
我和我的联合创始人们正在开发GridTravel，这是一款免费的iOS应用，旨在规划和分享旅行路线，并提供逐步的GPS导航。我们刚刚在获得App Store批准后于昨天正式上线。
我们是三位21岁的联合创始人，自初中以来就是最好的朋友。我们在一起旅行的每一次都对在新城市中导航感到沮丧，因此决定开发GridTravel。
我们的想法是：大多数人要么在Google上搜索“在……必去的十大景点”列表，要么在社交媒体上寻找灵感。GridTravel围绕用户生成的路线构建——这些是实际有人走过的路径，用户可以跟随、保存、下载，并从其他旅行者那里发现。用户还可以创建私人路线并与朋友协作。
技术栈：Mapbox（导航SDK + 地图）、Supabase（身份验证、数据库、存储）和Swift。目前是原生iOS，Android版本即将推出。
我们的两个主要成本驱动因素是Mapbox搜索（用户创建路线时产生费用）和Mapbox导航（用户使用实时导航时产生费用）。这两者都有免费层级，之后根据月活跃用户数（MAU）进行扩展。我们选择完全免费上线，以消除进入的障碍。第二年当导航成本开始显著增加时，我们会重新考虑定价。
当前状态：我们正处于用户生成内容（UGC）的冷启动阶段。应用的价值随着特定城市的路线密度而增加，但路线密度需要用户，而用户又需要路线。这是经典的“鸡和蛋”问题。我们当前的计划是：
1. 在每个城市手动种植25-30条路线，优先选择我们有个人网络的5-10个城市，而不是过于分散。
2. 将短视频内容作为主要社交渠道（TikTok、Reels、Shorts）。进行A/B测试：路线演示是否比信息性/小品视频更能转化。
3. 与这些城市的微型网红（粉丝在5000到50000之间）合作，提供应用内路线，并在他们的频道上进行交叉发布。
我很好奇HN的看法，特别是那些已经推出UGC产品的人。你们在冷启动时有什么成功的经验？有什么希望自己做得不同的地方？欢迎提问关于应用、成本等方面的问题。
应用链接：[https://apps.apple.com/us/app/gridtravel-local-routes/id6762578245](https://apps.apple.com/us/app/gridtravel-local-routes/id6762578245)