想象一下：您正在快速打字，正在思考，一个单词下面出现了一条红色曲线。你几乎没有注意到它。你继续吧。这条不起眼的小线已经变得如此常见，以至于大多数人从来没有停下来思考它是如何运作的，或者它是多么困难。

的故事文字处理器中的实时拼写检查实际上是一个关于线程、性能和几十年前做出的一个非常聪明的工程决策的故事。但这些曲线背后的技术已经发生了巨大的发展，到 2026 年，它看起来与 Microsoft Word 早期的情况完全不同。

为什么最初的拼写检查器是一场噩梦

早期的拼写检查器会阻止操作。这意味着当您按下拼写检查按钮时，整个程序都会冻结，直到完成扫描每个单词。您无法输入、保存或执行任何其他操作。该软件基本上劫持了您的计算机。

Microsoft Word 尝试通过在空闲时间运行的自动拼写检查功能来解决此问题。这个想法很聪明：在用户没有主动打字时检查文档，以便在需要时可以准备好结果。但空闲时间检测并不可靠。拼写检查器会在完全错误的时刻启动，例如当您要保存并关闭时，您必须等待它结束。

当工程师弄清楚如何将拼写检查器作为真正的后台进程运行（永远不会阻塞主线程）时，真正的突破出现了。当您打字时，单词会立即无声地用红色下划线显示。无需等待。没有中断。这种变化现在看来是显而易见的，但在 20 世纪 90 年代初，消费者软件中的线程确实很难正确实现。

想想这需要什么：拼写检查器需要与编辑器共享文档数据而不引起竞争条件，更新显示而不闪烁，并在用户按下按键时立即产生结果。在比我们今天使用的任何东西都慢得多的硬件上同时实现这三个目标是一项严峻的工程挑战。

现代拼写检查实际上是如何工作的

现代拼写检查器结合使用字典查找、语言模型和上下文分析。基本管道大致如下所示：

当您键入时，编辑器会将您的文本标记为单个单词。
每个标记都会根据存储在压缩 trie 或哈希映射中的字典进行检查。
字典中未找到的单词被标记为潜在错误。
上下文层检查周围的单词以捕获语法错误和错误的单词错误。
UI 线程接收标记的位置并在正确的字符范围上绘制波形曲线。

字典查找速度很快，通常是亚毫秒级的。上下文层速度较慢，因为它涉及语言模型。现代工具如语法在远程服务器上运行上下文分析以保持本地流程精简。其他的，比如内置检查器自由办公室，捆绑一个完全离线运行的本地语言模型。

拼写检查技术的演变

原始拼写检查

阻塞操作，冻结程序。

自动拼写检查

在空闲时间运行，通常不可靠。

后台处理

真正的后台进程，无中断。

实时更新

打字时立即出现红色曲线。

波浪线的颜色也扩大了。红色仍然意味着可能存在拼写错误。蓝色现在经常标记语法问题或风格建议。一些编辑器为特定类别添加紫色或橙色，例如被动语态或可读性警告。每种颜色映射到在后台运行的不同分析层。

尝试和哈希图的作用

一个特里树（检索树的缩写）是一种逐字符存储字符串的数据结构。它对于前缀查找非常有效，当您想要建议更正时，这一点很重要。如果您输入“recieve”，拼写检查器会遍历 trie 查找紧密匹配，并在建议列表顶部附近显示“receive”。

哈希映射对于精确查找更快，但对于模糊匹配则较差。大多数生产拼写检查器使用混合体：用于主要字典检查的哈希映射和用于生成更正建议的 trie 或 BK 树。一个BK树是一个按编辑距离对单词进行聚类的度量树，可以快速查找输入的两个拼写错误内的所有单词。

# 简化 BK 树查找拼写建议
def levenshtein(a, b):
    m, n = len(a), len(b)
    dp = [[0] * (n + 1) for _ in range(m + 1)]
    对于范围 (m + 1) 内的 i：
        dp[i][0] = 我
    对于范围 (n + 1) 内的 j：
        dp[0][j] = j
    对于范围 (1, m + 1) 中的 i：
        对于范围 (1, n + 1) 中的 j：
            成本 = 0 如果 a[i-1] == b[j-1] 否则 1
            dp[i][j] = 分钟（
                dp[i-1][j] + 1,
                dp[i][j-1] + 1,
                dp[i-1][j-1] + 成本
            ）
    返回 dp[m][n]

# 查找“word”的“tolerance”编辑范围内的所有单词
def bk_search(节点、单词、容差):
    dist = levenshtein(节点['单词'], 单词)
    结果=[]
    如果距离<= tolerance:
        results.append(node['word'])
    for d, child in node['children'].items():
        if abs(d, dist) <= tolerance:
            results.extend(bk_search(child, word, tolerance))
    return results

即使在大型字典上，这种查找也能在几毫秒内完成。现代拼写检查器的性能瓶颈几乎从来不是字典检查。这是上下文和语法层，需要更多的计算。

文字处理器之外的曲线

事情是这样的：波形曲线很久以前就逃过了文字处理程序。它们现在无处不在，并且基础技术根据环境以有趣的方式出现了差异。

Red squiggle underlines in a modern word processor showing real-time spell check in action

在代码编辑器中，例如视觉工作室代码，波浪线的含义完全不同。变量名称下的红色波浪线表示类型错误或未定义的引用，而不是拼写错误。这语言服务器协议(LSP) 为该系统提供动力。每种编程语言都有一个语言服务器，可以分析代码并将诊断位置发送回编辑器。编辑器根据这些位置绘制曲线，无论语言如何。

这意味着曲线渲染逻辑现在与分析逻辑完全解耦。 VS Code 对 TypeScript 错误一无所知。 TypeScript 语言服务器进行分析并告诉 VS Code 在哪里画线以及使用什么颜色。正是这种清晰的关注点分离使得代码编辑器的可扩展性大大提高。

浏览器还为表单字段和内容可编辑元素采用了波浪线。在大多数平台上，浏览器将拼写检查委托给操作系统。在 macOS 上，系统拼写检查器会处理它。在 Windows 上，Windows 拼写检查 API 可以完成这项工作。这就是为什么即使在同一台机器上，您的浏览器波形曲线也可能捕获与文字处理器不同的单词。

人工智能改变了曲线的含义

曲线曾经意味着一件事：这个词可能是错误的。现在它可以意味着很多事情。句子是否太长？语气是否过于正式？您是否使用了可能被注册商标的词语？每一个都是不同的分析层，现代工具将它们全部堆叠起来。

准备自行出版手稿的作家面临着这个问题的一个特别复杂的版本。像这样的工具校样员手稿检查远远超出了拼写检查的范围。它会扫描商标问题、角色中的年龄不一致、标题和副标题之间的重复，以及亚马逊上是否已存在另一本具有您标题的书。这是与拼写错误完全不同的错误类别，但在您点击发布之前它仍然会被标记。

人工智能驱动的写作助手现在建议重写，而不仅仅是更正。 2026 年，当你在 Google Docs 或 Microsoft Word 中看到蓝色曲线时，单击它可能会提供由大型语言模型支持的完整句子重写。波浪线不再只是一面旗帜。它是进入建议引擎的门户。

这会改变曲线的基本价值吗？可能不会。最初的红色下划线最好的一点是它不引人注目。它标记了问题并避开了你。人工智能支持的建议的风险在于，它们会再次变得具有侵入性，将你从流程中拉出来，去阅读段落长度的重写。最好的工具可以让曲线保持安静，并且建议是可选的。

2026 年正确进行拼写检查的工具

并非所有拼写检查器都是平等的。以下是不同工具的优点的实际细分：

Code editor showing red and yellow squiggles under syntax errors and type mismatches in a TypeScript file

微软Word：仍然是英语语法分析的黄金标准。上下文感知检查器可以捕获仅字典工具完全错过的错误单词错误。
谷歌文档：非常适合协作。拼写检查器可立即跨设备同步，并从所有文档中的个人词典中学习。
LibreOffice 作者：开源选项。用途亨斯佩尔作为其拼写检查引擎，Firefox 和 macOS 使用相同的库。完全离线并支持数十种语言。
概念：基本的拼写检查不错，但语法层比专用文字处理器弱。比精美的写作更适合做笔记。
带有代码拼写检查器的 VS Code：这代码拼写检查器扩展为代码中的注释和字符串添加真正的拼写检查。对于内联编写文档的开发人员来说至关重要。

跨多种格式工作的作家通常最终会结合使用工具。您可以在文字处理程序中起草，然后导出为 PDF 供审阅。类似的工具免费在线 PDF 工具可以帮助您管理转换和注释工作流程，而不会丢失格式。如果您正在检查您的内容所在网页的可读性和 SEO 健康状况，免费网站评分器让您快速审核页面的表现，而不仅仅是单词本身。

2026 拼写检查的主要功能

100%

0 次打扰

比90年代初还快

速度改进

无缝打字

用户体验

后台处理效率

表现

当拼写检查失败时

拼写检查器有一个众所周知的盲点：单词拼写正确但使用错误。 “他们的”与“那里”，“影响”与“效果”，“补充”与“赞美”。仅字典检查器可以通过所有这些。只有上下文感知检查器才能捕获它们。

玩文字游戏或使用不寻常词汇的作家会面临不同的挫败感。拼写检查器会将每个不寻常的单词标记为错误。如果您正在做一些与文字游戏相关的事情，并且需要验证一串字母是否实际上是一个有效的单词，单词查找工具对于该特定任务来说，它比拼写检查器有用得多。

开发人员可以从 Squiggle 故事中学到什么

对于当今构建软件的人来说，拼写检查器的历史中埋藏着一个真正的教训。标记拼写错误的单词这一功能本身并不是最困难的部分。很多程序都可以做到这一点。困难的部分是让它感觉不可见。

良好的后台处理仍然非常困难。竞态条件、UI 卡顿和阻塞主线程是现代开发人员在 Web 应用程序、移动应用程序和桌面软件等中面临的问题。浏览器中的 Web Workers API 的存在正是出于这个原因：将繁重的计算从主线程中移出，以便 UI 保持响应。曲线工程师在 20 世纪 90 年代初解决了这个问题，当时可用的工具要少得多。

当您构建在后台运行的功能时，问问自己：它是否会让用户等待？它会偷走焦点吗？它会打断用户当前正在做的事情吗？如果其中任何一个的答案是肯定的，则该功能尚未准备就绪。红色曲线为背景用户体验设定了一个高标准，值得牢记这个标准。

使用音频和视频的内容创建者面临着类似的后台处理挑战。类似的工具大胆在后台线程中处理音频处理，以及视频编辑器，例如达芬奇决心使用 GPU 加速的后台渲染，以便您的时间线在计算效果时保持交互性。同样的原则也适用：保持用户畅通。

从事媒体工具开发的开发人员还可以使用免费视频到 MP3 转换器快速提取音轨以进行转录或语音分析，这是后台处理非常重要的另一个领域。转录引擎与拼写检查器一样，需要在不阻塞工作流程的情况下运行。

曲线仍在演变

红色曲线已经伴随我们三十多年了。它们已经从文字处理器转移到浏览器，从浏览器转移到代码编辑器，再从代码编辑器转移到网络上的每个文本输入。底层技术已经从简单的字典查找发展到实时运行推理的神经语言模型。

没有改变的是核心用户体验原则：安静地标记问题，不要打断用户，让他们决定做什么。该原则现在与该功能首次发布时一样重要。 2026 年最好的工具仍然紧随其后。

如果您正在构建书写工具、文档系统或任何处理文本的工具，请通过以下方式查看可用的开源资源：知识共享用于可重用的语言数据集和词典。如果您想更深入地了解语言服务器如何为现代编辑器工具提供支持，MDN Web Workers 文档是了解如何使分析脱离主线程的坚实起点。

下次当红色曲线出现拼写错误时，请记住：需要认真的工程设计才能让有用的东西感觉毫不费力。这才是真正值得赞赏的成就。