博客
关于我
Confluence 6 在编辑器中控制参数的显示
阅读量:161 次
发布时间:2019-02-28

本文共 566 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

在Confluence编辑器中,通过配置宏参数属性,您可以精确控制宏占位符显示的内容,从而为编辑者提供更清晰的信息。默认情况下,宏占位符会尽可能显示所有有定义的参数值,这有助于用户快速了解宏的使用情况。

为了让宏占位符显示最有用的信息,您可以设置参数属性来控制显示的内容。例如,在一个包含两个参数(titleicon)的经过宏中,您可以选择只显示title参数的值。这样不仅简化了占位符的显示,也让编辑者更容易理解宏的使用方式。

假设您创建了一个警告宏,并为其设置了title参数。例如,您将标题设置为"The title of the warning"。在编辑器中,宏占位符将显示相应的标题信息,而不是完整的参数名称和值。

要实现这一点,您需要在宏模板中添加@param属性,并配置相关参数属性。例如,在title参数中,您可以设置以下属性:

  • showNameInPlaceholder:控制参数名称在占位符中的显示。
  • showValueInPlaceholder:控制参数值在占位符中的显示。

如果某个参数没有设置上述属性,占位符将默认显示完整的参数名称和值。只有当至少一个参数设置了属性时,其他不设置属性的参数才会隐藏显示。

通过合理配置参数属性,您可以根据具体需求调整宏占位符的显示内容,从而为编辑者提供更直观的信息支持。

转载地址:http://gnmd.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
OpenCV与AI深度学习 | 如何使用YOLOv9分割图像中的对象
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 如何使用YOLOv9检测图片和视频中的目标
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 如何在 Docker 容器中使用 GPU
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | OpenCV中更稳更快的找圆方法--EdgeDrawing使用演示(详细步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | OpenCV传统方法实现密集圆形分割与计数(详细步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | OpenCV实现扫描文本矫正应用与实现详解(附源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | YOLO11自定义数据集训练实现缺陷检测 (标注+训练+预测 保姆级教程)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | YOLOv10模型微调检测肾结石并提高准确率
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用OpenCV和Streamlit搭建虚拟化妆应用程序(附源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用OpenCV确定对象的方向(附源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用YOLOv8 Pose实现瑜伽姿势识别
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用YoloV8实例分割识别猪的姿态(含数据集)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用姿态估计算法构建简单的健身训练辅助应用程序
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于OpenCV和K-Means聚类实现颜色分割(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YoloV5和Mask RCNN实现汽车表面划痕检测(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YOLOv9+SAM实现动态目标检测和分割(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YOLOv9和OpenCV实现车辆跟踪计数(步骤 + 源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 文本图片去水印--同时保持文本原始色彩(附源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 通过微调SegFormer改进车道检测效果(数据集 + 源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战—使用YOLOv8图像分割实现路面坑洞检测(步骤 + 代码)
查看>>