ActivityWatch项目中的游戏进程监控问题分析与解决方案
2025-05-15 18:27:48作者:宣利权Counsellor
问题背景
ActivityWatch是一款开源的自动化时间追踪工具,能够记录用户在电脑上的各种活动。近期用户反馈在Windows 11系统下,该工具无法正确记录Apex Legends游戏(r5apex.exe)的使用时间。这是一个典型的进程监控问题,值得深入分析。
问题现象
当用户在Windows 11 23H2系统上运行Apex Legends游戏时,ActivityWatch会出现以下异常表现:
- 在"Activity"面板中完全看不到r5apex.exe进程的任何记录
- 在"Timeline"时间线视图中,游戏运行时段显示为空白段
- 游戏进程实际上并未以管理员权限运行
技术分析
经过开发团队和社区成员的调查,发现这个问题与Windows系统的进程监控机制有关。ActivityWatch使用aw-watcher-window模块来捕获窗口和进程活动,但在某些情况下:
- Windows系统对某些高权限或游戏进程的访问有特殊限制
- 游戏进程可能采用了特殊的窗口渲染技术,导致标准监控方法失效
- 系统API在获取某些进程信息时可能返回空值或错误数据
解决方案
目前已经确认有效的解决方法包括:
- 提升ActivityWatch权限:以管理员身份运行aw-qt.exe可解决监控问题
- 版本回退:暂时回退到v0.12.1版本可以规避此问题
- 代码修复:最新的aw-watcher-window模块修复了此问题,通过改进进程监控逻辑实现了对游戏进程的正确捕获
技术实现细节
开发团队在修复中主要做了以下改进:
- 优化了进程信息获取逻辑,处理了空值返回的情况
- 改进了窗口标题和进程名的匹配算法
- 增强了对游戏类特殊进程的识别能力
这些改进不仅解决了Apex Legends游戏的监控问题,也为其他类似应用场景提供了更好的兼容性。
用户建议
对于普通用户,建议:
- 等待官方发布包含修复的新版本
- 如需立即使用,可考虑临时使用管理员权限运行ActivityWatch
- 关注项目更新,了解最新进展
对于开发者,可以:
- 研究aw-watcher-window模块的改进代码
- 学习Windows进程监控的最佳实践
- 贡献自己的改进方案
总结
ActivityWatch作为一款开源时间追踪工具,其社区快速响应并解决了游戏进程监控的技术难题。这个案例展示了开源协作的优势,也为类似工具的开发提供了有价值的参考。随着持续改进,ActivityWatch在各种使用场景下的可靠性将不断提升。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C027
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
最新内容推荐
TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
423
3.25 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
231
262
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
331
暂无简介
Dart
686
160
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
326
🔥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
🎉 (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
1.22 K
667
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
136
869