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T8 是 AntV 技术栈下针对非结构化数据得文本可视化解决方案，其中 T 代表 Text，8 代表一个字节 8 bits，寓意这个工具可以深度透视文本底下的洞察。

T8 是一套声明式的 Markdown Syntax 语法，可以用它描述数据解读报告的内容。技术方案上，基于 Markdown Syntax 数据来自服务端生成的假设，前端消费 Syntax 进行渲染即可。随着数据表达的多样性和即时性的要求越来越高，以及 AI、NLP 技术越来越多的被应用，前端维护文本模版将不可持续，此时使用 T8 进行统一渲染将是最佳选择。

📚 文档

• 快速开始 - 几分钟内开始使用 T8，包含安装和基本使用示例
• 教程 - 学习主题、事件、插件、流式渲染和 LLM 集成
• 语法 - 完整的 T8 语法参考和结构指南
• API 文档 - 详细的 API 文档和使用指南

✨ Features

• 🛫 前端技术栈无关 - 可以在 React, Vue 或者其他的前端框架中使用，并非常易于封装成组件。
• 🤖 大语言模型友好 - T8 的 Markdown Syntax 描述，近通过简单的提示词，就可以非常容易被大语言模型理解和生成。
• 🛠️ 可扩展 - 可以通过 EntityPhrase 来快速的自定义 T8 文本展示的样式。
• 🪩 轻量级 - 很少的、轻量的依赖，并在代码设计中关注包大小，压缩后小于 20 Kb。

🔨 安装

使用 npm 或 yarn 安装 T8：

npm install @antv/t8

yarn add @antv/t8

🚀 快速示例

import { Text } from '@antv/t8';

const text = new Text({ container: 'container' });
text.theme('light').render(`
  # 销售报告
  总销售额达到 [¥1,234,567](metric_value, origin=1234567)。
`);

完整的使用示例和高级功能，请参见 快速开始指南。

🤖 在大模型中使用

T8 被设计为对大语言模型友好。T8 语法可以轻松地由 AI 模型生成，使其成为自动化数据叙述生成的理想选择。为了帮助您将 T8 与 AI Agent 集成：

• 提示词模板 - 可直接使用的 LLM 提示词，用于生成 T8 语法
• LLM 集成指南 - 使用 T8 与大语言模型的完整指南
• 示例 - T8 语法输出示例

📮 Contributing

很期待我们的用户参入到 T8 的开发和反馈，也感谢所有贡献这个项目的开源社区开发者。🙏

• Issues - 报告 Bug 或者提交 Pull Request
• Discussions - 在 GitHub 讨论区讨论想法

📄 License

MIT@AntV.