在过去的几十年里，文本处理一直是软件工程的基石。正如我们从基础的数据传输走向了复杂的交互式界面，我们对“文本”的理解也发生了翻天覆地的变化。从简单的 ASCII 编码到复杂的 Markdown 结构，再到如今 AI 时代下的结构化数据流。在这篇文章中，我们将深入探讨富文本与纯文本的本质区别，并站在 2026 年的技术高度，结合现代开发范式、AI 协作以及工程化最佳实践，重新审视这一经典话题。
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什么是文本？
单词或字母的集合被称为文本，这似乎是一个简单的定义，但在现代软件架构中，它是信息交互的核心载体。作为开发者，我们需要理解这不仅仅是视觉上的差异，更是数据结构、解析逻辑和系统兼容性的根本区别。
1. 纯文本 (PLAIN TEXT) —— 数据的通用性与 AI 时代的基石
纯文本是指没有附加或嵌入样式的文本。但在 2026 年，我们对纯文本的定义已经扩展。它不仅是记事本里的内容，更是 JSON、XML、Markdown、YAML 以及 LLM（大语言模型）的 Prompt（提示词）的基石。
纯文本在 AI 原生开发中的核心地位
在我们最近的 Agentic AI（自主 AI 代理）项目中，我们发现纯文本是模型理解意图的最佳格式。当你使用 Cursor 或 GitHub Copilot 进行结对编程时，你会发现 AI 模型更擅长处理纯文本。因为 Token 是基于字符统计的，富文本中的标签（如 HTML 的
最佳实践： 在发送 Prompt 给 AI 或进行代码审查时，我们建议尽量剥离富文本格式，只保留核心语义文本。这不仅能提高响应速度，还能减少幻觉。
工程视角：纯文本的代码实现
让我们看一个实际的例子。在现代 Node.js 后端开发中，我们如何生成纯文本日志，以便于 AI 辅助工具进行分析：
// 这是一个生产级的日志记录器示例
// 我们使用纯文本结构化日志 (JSON lines) 以便机器解析
const fs = require(‘fs‘);
const path = require(‘path‘);
class StructuredLogger {
constructor(logFilePath) {
this.logPath = path.resolve(__dirname, logFilePath);
}
// 记录：我们使用 JSON 格式化纯文本，以便后续 AI 分析
log(level, message, meta = {}) {
const logEntry = {
timestamp: new Date().toISOString(),
level: level,
message: message,
// ... 代表扩展属性，允许我们在不破坏格式的情况下添加上下文
...meta
};
// 使用
分隔符，这比数组 flush 更安全，防止崩溃时数据丢失
const logLine = JSON.stringify(logEntry) + ‘
‘;
// 在 2026 年，我们推荐使用异步追加以避免阻塞事件循环
fs.promises.appendFile(this.logPath, logLine)
.catch(err => console.error(‘Logging failed:‘, err));
}
}
// 使用示例
const logger = new StructuredLogger(‘./app.log‘);
logger.log(‘info‘, ‘User logged in‘, { userId: 1234, ip: ‘192.168.1.1‘ });
2. 富文本 (RICH TEXT) —— 交互体验的核心与安全挑战
富文本是指附加或嵌入了样式的文本。然而，现在的“富文本”已经不再局限于 .rtf 文件。它包括了 HTML、Markdown（渲染后）、以及 Notion 或 Obsidian 等现代知识库使用的 Block-based Editor 格式。
协作开发中的同步问题：CRDT
在现代实时协作应用（类似 Google Docs 或 Figma）中，我们通常不直接传输完整的富文本 HTML，而是传输操作转换（OT）或 CRDT（Conflict-free Replicated Data Types，无冲突复制数据类型）。
你可能已经注意到，当你在一个文档中输入文字时，网络传输的是增量操作（“插入字符 ‘a‘ 在位置 5”），而不是整个文档的富文本快照。这需要我们在后端将用户的富文本操作解析为统一的数据结构。
工程视角：富文本的安全处理与清洗
让我们思考一下这个场景：你正在开发一个支持 Markdown 的博客评论系统。你需要将用户输入的“纯文本”风格的 Markdown 转换为安全的“富文本” HTML。如果处理不当，攻击者可以注入恶意脚本。
// 使用 marked 和 sanitize-html 库演示安全转换
const marked = require(‘marked‘);
const createDOMPurify = require(‘dompurify‘);
const { JSDOM } = require(‘jsdom‘);
// 创建 DOM 环境以初始化 DOMPurify
const window = new JSDOM(‘‘).window;
const DOMPurify = createDOMPurify(window);
function renderRichTextSafely(userInputMarkdown) {
// 步骤 1: 将 Markdown 转换为原始 HTML
const rawHtml = marked.parse(userInputMarkdown);
// 步骤 2: 清洗 HTML
// 这是关键：我们移除 script 标签、iframe 以及危险的 event handlers
const cleanHtml = DOMPurify.sanitize(rawHtml, {
ALLOWED_TAGS: [‘b‘, ‘i‘, ‘em‘, ‘strong‘, ‘a‘, ‘p‘, ‘br‘, ‘h1‘, ‘h2‘, ‘h3‘],
ALLOWED_ATTR: [‘href‘] // 仅允许链接属性
});
return cleanHtml;
}
// 模拟攻击
const attackInput = ‘Click me alert("XSS")‘;
console.log(renderRichTextSafely(attackInput));
3. 深度对比：性能与可观测性
在微服务和边缘计算架构中，这两种格式的选择直接影响系统性能。
性能优化策略
- 纯文本: 解析速度是 O(n)。由于没有嵌套结构，内存占用极低。我们可以通过简单的流式处理来处理 GB 级别的日志文件，而不需要担心内存溢出。
- 富文本: 解析复杂度通常是 O(n^2) 甚至更高，特别是处理深层嵌套的 HTML 或 XML 时。在现代浏览器中，DOM 构建是一个昂贵的操作。
前端性能监控实战
我们可以在生产环境中使用 APM（应用性能监控）工具来监控富文本渲染的性能。
// 模拟一个富文本渲染的性能监控
const start = performance.now();
// 模拟复杂的 DOM 操作
function renderComplexRichText() {
const container = document.getElementById(‘content‘);
let html = ‘‘;
for(let i = 0; i < 10000; i++) {
html += `Item ${i}`;
}
container.innerHTML = html; // 这是一个重操作，会导致 Reflow
}
renderComplexRichText();
const end = performance.now();
const duration = end - start;
// 在 2026 年，我们将这些指标发送到可观测性平台
if (duration > 100) {
console.warn(`[Performance Alert] Rich text rendering took ${duration}ms`);
// 我们可能需要优化为虚拟滚动 或直接使用纯文本展示
}
常见陷阱：技术债务
我们踩过的坑：在一个早期项目中，团队选择直接在数据库中存储 HTML 片段（富文本）来支持评论功能。后来，当我们需要重构前端架构并支持移动端原生应用时，这些混杂了 和过时标签的 HTML 成了巨大的技术债务。
经验教训: 数据存储层尽量保持结构化和纯文本化，展现层再转换为富文本。
4. 工程化实践：决策树与未来趋势
让我们思考一下这个场景：如果我们要为一个新的系统选择存储格式。
- 如果数据主要用于机器交换、API 响应或日志分析
* 选择: 纯文本 (JSON, YAML, CSV)。
* 理由: 轻量，解析快，易于 AI 处理。
- 如果数据主要用于最终用户阅读、编辑和展示
* 选择: 富文本 (HTML, Markdown, RTF)。
* 理由: 提供视觉反馈和排版控制。
- 如果需要兼顾两者（2026 年常见场景）
* 选择: Markdown。它本质是纯文本（易于版本控制和 AI 阅读），但可以渲染为富文本（易于人类阅读）。
总结
纯文本与富文本的战争早已结束，现在它们是互补的盟友。在 2026 年，作为一名经验丰富的开发者，我们应该善用纯文本构建稳固的后端和 AI 原生工具，同时利用富文本打造令人愉悦的前端交互。无论技术如何变迁，理解这一层抽象差异，将帮助我们设计出更健壮、更高效的系统。