尝试LaTeX和Typst排版工具的体验与思考

背景介绍：

最近，我完成了一篇小论文的撰写，这是我第一次正式撰写论文。由于我以前比较懒，一直不想学习LaTeX，主要是听说它太难学了，也没有考虑过去学习它，所以我对LaTeX一无所知。这篇论文最终只需要提交PDF格式，我开始寻找是否有比Word功能更强，但又像LaTeX一样是文本/命令驱动的工具。于是，我找到了一个名为Typst的工具，它在GitHub上的star数量已经相当可观，截至我撰写这篇文章时，已经有49.5k个star。

Typst简介：

对于不熟悉Typst的读者，我简单介绍一下Typst。它是一个现代排版语言，语法更接近编程语言，直接面向排版，并且提供比LaTeX更好的可读性、报错信息和编译速度，相对来说，Typst更容易入门。

使用Typst的体验：

我决定尝试使用Typst来撰写这篇论文，整个过程似乎都很顺利，没有遇到什么问题。

然而，当我要处理一些复杂的公式和矢量图时，我发现Typst的文档难以理解，询问AI也得不到有效的帮助，因为AI完全不了解Typst，给出的答案都不是Typst语言的内容，这估计是因为AI的训练数据不足。

转机：

这时，我突然想到为什么不用Markdown加上简单的公式表达，然后直接交给ChatGPT处理。至于图片，我可以手绘后让AI生成矢量图，或者直接让ChatGPT生成TiKZ矢量图。

AI与Typst：

我开始思考，既然我们可以用自然语言描述让AI生成标记语言，那么为什么不用Typst呢？我原本打算使用Typst完成论文，然后让AI帮助我处理公式和矢量图。

结果：

然而，ChatGPT、Gemini、MiniMax、Kimi、Grok、Claude、Deepseek等AI工具都没有一个能够使用Typst。

Typst的未来：

最终，我决定让AI将Typst的内容转换为LaTeX，遇到错误时将日志交给AI解决。排版问题，我点击问题所在处直接跳转到源码，并单独询问AI进行修改。

Typst的优势：

这让我重新认识到Typst的出现是为了解决以下问题：

  1. 更好的源码可读性
  2. 更好的报错信息
  3. 更快的编译速度
  4. 内置大量包，避免额外包冲突
  5. 降低排版工具的学习门槛
  6. 多人协作

AI的挑战：

AI的出现似乎解决了LaTeX使用中的痛点，如宏包、报错和复杂语法。然而，AI并没有解决编译速度慢的问题，与Typst相比，编译速度确实慢很多。但就我个人而言，我写的这篇论文虽然长达23页，主要是由于计算过程和TiKZ图片较多，编译速度对我来说是可以接受的。

挑战与机遇：

其他问题，如多人协作，目前Typst的支持并不完善。虽然我不出版论文，但我知道出版商提供的模板和他们的要求都是基于LaTeX。Typst要获得认可，必须保证输出格式和兼容性，提供丰富的模板，满足各种期刊的要求。这似乎形成了一个恶性循环：用户少 → 模板少 → 出版商不支持 → 模板少 → 用户少。

个人观点：

我认为，Typst解决的是上世纪90年代就应该被解决的问题，但在AI时代，它的必要性可能已经降低。尽管如此，Typst仍然是一个值得探索和发展的工具。

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