SwayNotificationCenter 通知过滤功能详解
SwayNotificationCenter 作为一款轻量级的通知中心工具,提供了强大的通知管理能力。本文将重点介绍其通知过滤功能,帮助用户更好地控制桌面通知的显示。
通知过滤的必要性
在日常使用中,某些应用程序可能会频繁发送不重要的通知,干扰用户的工作流程。例如 git-credential-keepassxc 这类工具虽然功能实用,但其通知可能并非所有用户都需要。由于部分应用本身不提供关闭通知的选项,因此需要在通知中心层面进行过滤。
SwayNotificationCenter 的解决方案
SwayNotificationCenter 通过配置文件提供了灵活的通知过滤机制。用户可以通过编辑配置文件,精确控制哪些通知需要显示,哪些需要忽略。
配置方法
在 SwayNotificationCenter 的配置文件中,可以使用 notification-visibility 字段来设置通知过滤规则。其基本语法结构如下:
"notification-visibility": {
"规则名称": {
"app-name": "应用程序名称",
"state": "ignored"
}
}
其中:
规则名称是用户自定义的标识符,用于区分不同规则app-name指定要过滤的应用程序名称state设置为 "ignored" 表示忽略该应用的所有通知
实际应用示例
假设用户希望屏蔽 git-credential-keepassxc 的所有通知,可以在配置文件中添加如下规则:
"notification-visibility": {
"屏蔽git凭证通知": {
"app-name": "git-credential-keepassxc",
"state": "ignored"
}
}
技术实现原理
SwayNotificationCenter 在底层实现上,会在接收到通知时首先检查 notification-visibility 规则。如果发现匹配的规则且状态为 "ignored",则会直接丢弃该通知,不会进行任何显示或处理。这种过滤发生在通知处理流程的最前端,确保了系统资源的高效利用。
高级使用建议
对于需要更复杂过滤条件的用户,可以结合脚本功能实现更精细的控制。虽然本文介绍的基础过滤功能已经能满足大多数场景,但对于需要基于通知内容、紧急程度等条件进行过滤的情况,可以考虑使用脚本扩展功能。
总结
SwayNotificationCenter 的通知过滤功能为用户提供了对桌面通知的完全控制权。通过简单的配置文件修改,用户可以有效减少不必要通知的干扰,提升工作效率。这一功能特别适合那些使用会产生大量通知的应用程序,但又无法在应用层面关闭通知的用户。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover-X1-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer-X1-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile015
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00