在MTMR项目中实现无标题AppleScript按钮的技巧
2025-06-14 12:59:21作者:宣聪麟
问题背景
在Mac系统的Touch Bar自定义工具MTMR中,开发者经常使用appleScriptTitledButton组件来创建动态交互按钮。一个常见需求是希望按钮只显示图标而不显示文本标题,但默认情况下组件会强制显示标题文本。
技术挑战
当用户尝试将MuteDeck应用的状态通过图标显示在Touch Bar上时,发现按钮标题会占用空间,导致图标无法完美居中。原始解决方案是通过修改图标文件,在左侧添加额外空白来实现视觉居中,但这并非最佳实践。
创新解决方案
经过探索,发现可以通过在AppleScript中设置标题为一个零宽度空格字符(U+200B)来巧妙解决这个问题。这个特殊字符具有以下特性:
- 在Unicode标准中被定义为不可见字符
- 不会占用任何显示空间
- 能够满足组件必须包含标题的技术要求
- 不会影响按钮的布局和功能
实现代码
修改后的AppleScript代码示例如下:
set title to "" -- 这里包含U+200B零宽度空格
set callStatus to do shell script "curl命令获取状态"
set val to {title, callStatus}
return val
对应的MTMR配置JSON中,source部分应更新为:
"source": {
"inline": "set title to \"\"\rset callStatus to do shell script \"curl -s -X GET 'http://localhost:3491/v1/status' -H 'accept: application/json' | jq -r '.mute'\"\rset val to {title, callStatus}\rreturn val"
}
技术要点
-
零宽度空格特性:U+200B是Unicode中的格式控制字符,专门用于需要字符占位但不希望显示可见内容的场景。
-
JSON转义处理:在JSON配置中,特殊字符需要进行正确的转义处理,确保零宽度空格能够被正确传递。
-
多语言兼容性:此解决方案不受系统语言环境影响,具有很好的通用性。
-
性能影响:相比修改图像文件的方案,这种方法几乎不会增加任何性能开销。
应用场景扩展
这种技术不仅适用于状态指示按钮,还可应用于以下场景:
- 纯图标导航按钮
- 视觉简洁型工具栏
- 需要最小化显示空间的密集布局
- 多语言环境下保持统一UI风格
注意事项
- 复制代码时要确保零宽度空格被正确保留
- 某些文本编辑器可能会隐藏或删除零宽度字符
- 调试时可能需要特殊工具查看隐藏字符
- 在团队协作中应添加适当注释说明
这种方法为MTMR用户提供了一种优雅的解决方案,既满足了组件技术要求,又实现了理想的视觉效果,展现了技术创意在解决UI问题中的价值。
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
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
413
3.18 K
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++
690
325
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
258
暂无简介
Dart
679
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (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
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
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
346
147