JankyBorders项目实现窗口临时高亮效果的技术方案
2025-07-05 09:46:14作者:胡唯隽
在窗口管理工具JankyBorders中,开发者FelixKratz展示了一种实现窗口临时高亮效果的巧妙方法。这种效果类似于某些专注辅助工具提供的视觉提示功能,当用户切换窗口焦点时,目标窗口会短暂高亮显示,然后逐渐恢复常态。
技术原理
该方案的核心是利用JankyBorders现有的边框着色功能,通过脚本控制边框颜色的动态变化。具体实现基于以下几个关键技术点:
-
窗口焦点事件监听:通过与窗口管理器(如yabai)的集成,监听
window_focused事件,这是触发高亮效果的起点。 -
动态颜色控制:使用JankyBorders提供的命令行接口,实时修改活动窗口的边框颜色。例如将颜色值设为红色(0xffff0000)实现高亮效果。
-
定时恢复机制:通过简单的sleep命令延迟执行颜色恢复操作,使高亮效果保持1秒后自动消失。
实现方案
基础实现只需要三行脚本:
borders active_color=0xffff0000 # 设置高亮颜色为红色
sleep 1 # 保持1秒
borders active_color=0x000000 # 恢复为默认颜色
进阶方案可以通过增加过渡效果提升用户体验:
# 设置初始高亮颜色
borders active_color=0xffff0000
sleep 0.3
# 第一次过渡
borders active_color=0xccff0000
sleep 0.3
# 第二次过渡
borders active_color=0x66ff0000
sleep 0.3
# 恢复默认
borders active_color=0x000000
应用场景
这种临时高亮技术特别适合以下场景:
- 窗口快速切换时的视觉引导
- 多显示器环境下的焦点提示
- 自动化脚本执行时的操作反馈
- 屏幕录制或演示时的焦点指示
技术优势
相比专门开发一个独立的功能模块,这种方案具有以下优点:
- 轻量级:利用现有功能组合实现,无需额外代码
- 可定制:颜色、持续时间和过渡效果均可自由调整
- 跨平台:只要窗口管理器支持事件监听即可使用
- 低延迟:直接调用命令行接口,响应迅速
总结
JankyBorders通过其灵活的边框控制功能,配合简单的脚本编程,就能实现专业的窗口临时高亮效果。这种方案展示了如何通过现有工具的巧妙组合来解决特定的用户需求,体现了Unix哲学中"组合小程序完成复杂任务"的思想。开发者可以根据实际需要,进一步扩展这个基础方案,比如添加更多过渡效果或与其他系统事件联动。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
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 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
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
177
195
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++
647
263
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
270
93
暂无简介
Dart
623
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
378
3.33 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (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
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
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