在mylinuxforwork/dotfiles项目中自定义截图保存路径和文件名格式
2025-07-02 11:56:20作者:翟江哲Frasier
在Linux桌面环境中,截图功能是日常使用频率很高的工具之一。mylinuxforwork/dotfiles项目提供了一个强大的截图脚本,但默认的截图保存路径和文件名格式可能不符合所有用户的需求。本文将详细介绍如何自定义这些设置。
默认行为分析
默认情况下,该项目的截图脚本会将截图保存在用户主目录($HOME)下,文件名为"screenshot_日期时间.jpg"格式。这种默认设置存在几个潜在问题:
- 截图文件直接保存在主目录会造成文件管理混乱
- 文件名格式可能不符合个人偏好
- 无法自动识别系统配置的图片目录
自定义截图保存路径
项目提供了两种方式来定义截图保存路径:
方法一:使用XDG标准目录
Linux系统遵循XDG(跨桌面组)标准定义了一系列标准目录。可以通过编辑~/.config/user-dirs.dirs文件来指定截图目录:
XDG_SCREENSHOTS_DIR="$HOME/自定义截图目录"
方法二:使用项目专用配置文件
在项目的2.9.5RL版本中,新增了更灵活的配置方式。用户可以编辑以下文件来定义截图保存路径:
~/.config/ml4w/settings/screenshot-folder.sh
这种方式优先级更高,且不会在系统更新时被覆盖。
自定义文件名格式
文件名格式可以通过编辑以下文件来自定义:
~/.config/ml4w/settings/screenshot-filename.sh
常见的自定义需求包括:
- 使用ISO 8601标准日期格式(YYYYMMDD)
- 添加自定义前缀或后缀
- 包含窗口标题或显示器信息
例如,要使用ISO格式可以设置为:
"$(date +%Y%m%d-%H%M%S)"
实现原理
该截图脚本的核心功能基于grimblast工具实现,这是一个专门为Hyprland窗口管理器设计的截图工具。脚本通过以下步骤工作:
- 检查用户自定义配置
- 如果没有自定义配置,则使用默认值
- 调用grimblast进行实际截图操作
- 根据用户选择执行复制、保存或编辑操作
最佳实践建议
- 目录选择:建议将截图保存在
~/Pictures/Screenshots或类似专用目录 - 命名规范:采用包含日期时间的可排序文件名格式
- 版本控制:将自定义配置纳入版本控制,方便迁移和备份
- 定期清理:设置自动清理旧截图的机制
通过合理配置,可以使截图工具更加符合个人工作流程,提高工作效率。项目的这种设计既保留了默认行为的简单性,又提供了充分的定制灵活性。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
415
3.19 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
680
160
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
327
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
660