CopyQ项目:利用正则表达式精准捕获剪贴板中的六位数字
在自动化办公场景中,我们经常需要从剪贴板内容中提取特定格式的数据。CopyQ作为一款强大的剪贴板管理工具,其自定义命令功能可以帮助我们实现这一需求。本文将详细介绍如何通过正则表达式在CopyQ中精准捕获六位数字的技术方案。
需求背景
用户需要实现一个自动化流程:当剪贴板内容包含六位连续数字时,自动提取该数字并保存到指定标签页。这个功能在需要频繁处理验证码、工单号等场景下非常实用。
技术实现方案
基础正则表达式匹配
CopyQ支持通过正则表达式定义触发条件。对于六位数字的匹配,我们可以使用以下正则表达式:
\b\d{6}\b,其中:
\b表示单词边界\d匹配数字字符{6}表示精确匹配6次
命令脚本开发
经过多次调试,最终确定的有效脚本如下:
var selectedText = str(clipboard());
var regex = /\b(\d{6})\b/g;
var match;
var matches = [];
while ((match = regex.exec(selectedText)) !== null) {
matches.push(match[1]);
}
if (matches.length > 0) {
copy(matches[0]);
tab("recent tickets");
write(0, "text/plain", matches[0]);
popup("captured ticket number: " + matches[0]);
}
关键点解析
-
全局匹配模式:正则表达式末尾的
g标志确保匹配所有符合条件的数字,而不仅仅是第一个。 -
循环捕获机制:使用while循环遍历所有匹配项,将结果存入数组,确保不会遗漏多个匹配项。
-
结果处理:将第一个匹配项复制到剪贴板,同时写入指定标签页,并通过弹窗通知用户。
技术难点与解决方案
在开发过程中,遇到了两个主要技术难点:
-
完整内容捕获问题:初始尝试中,
%1表达式返回的是整个剪贴板内容而非匹配部分。解决方案是直接使用clipboard()函数获取原始内容。 -
正则分组失效:简单的
exec()调用无法正确返回分组内容。通过引入循环和数组存储机制解决了这个问题。
最佳实践建议
-
测试正则表达式:建议先在正则表达式测试工具中验证表达式准确性,再集成到CopyQ中。
-
错误处理:可以增加对异常情况的处理,比如当剪贴板内容为空时的判断。
-
性能优化:对于大量文本处理,考虑添加超时机制防止脚本长时间运行。
总结
通过CopyQ的自定义命令功能配合JavaScript脚本,我们实现了从剪贴板内容中精准提取六位数字的自动化流程。这个方案不仅解决了特定需求,也为类似的数据提取场景提供了参考模板。随着CopyQ的持续更新,未来这类文本处理功能将会更加完善和易用。
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