【亲测免费】 QuickTile: 快速、可自定义的窗口管理器
2026-01-14 18:13:02作者:范靓好Udolf
QuickTile 是一个开源的窗口管理工具,适用于 Windows 操作系统。它旨在简化多窗口操作,提高工作效率。
项目简介
QuickTile 是由 Steven Sokolow 开发的一个轻量级应用程序,能够让你轻松地将窗口配置为预设的大小和位置。这些预设布局可以根据你的需求进行定制,使得在多任务环境下工作变得更加便捷。
项目地址:<>
功能特性
- 快速切换布局:只需按下一个热键,就可以将当前窗口应用到预设的布局中。
- 高度可定制:你可以根据自己的习惯创建、修改或删除预设布局。布局可以设置为不同屏幕尺寸的特定布局,以适应多个显示器环境。
- 智能识别窗口:QuickTile 可以自动识别并忽略一些不需要调整的应用程序窗口,如任务栏、通知中心等。
- 易于配置:通过简单的 JSON 文件,你可以方便地对 QuickTile 的行为进行配置,无需编程知识即可完成设置。
使用场景
QuickTile 能够广泛应用于以下场合:
- 开发环境:在编写代码时,你可以快速将编辑器、终端和浏览器窗口排列成合适的布局,以便于查看和调试代码。
- 设计工作:设计师可以在多个项目之间快速切换,并保持每个项目的界面布局一致。
- 视频会议:在进行远程会议时,你可以调整窗口布局以更好地展示共享内容或者确保摄像头视角最佳。
- 多任务处理:无论你在进行文档撰写、数据分析还是其他多任务操作,QuickTile 都能帮助你更高效地组织窗口。
如何开始使用?
要开始使用 QuickTile,你需要安装 Windows 系统,并按照以下步骤操作:
- 下载最新版本的 QuickTile 二进制文件。
- 解压文件并将其中的
QuickTile.exe文件添加到系统启动项(例如,将其移动到C:\ProgramData\Microsoft\Windows\Start Menu\Programs\Startup目录下)。 - 根据需要编辑
config.json文件来自定义布局和热键。 - 重启计算机后,就可以使用 QuickTile 的功能了。
结语
如果你是一名 Windows 用户并且经常进行多任务处理,那么 QuickTile 将是一个非常实用的工具。它的易用性和高度可定制性使其成为提高工作效率的理想选择。现在就尝试一下 QuickTile,让工作更加高效!
项目地址:<>
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
jiuwenclawJiuwenClaw 是一款基于openJiuwen开发的智能AI Agent,它能够将大语言模型的强大能力,通过你日常使用的各类通讯应用,直接延伸至你的指尖。Python0220- QQwen3.5-397B-A17BQwen3.5 实现了重大飞跃,整合了多模态学习、架构效率、强化学习规模以及全球可访问性等方面的突破性进展,旨在为开发者和企业赋予前所未有的能力与效率。Jinja00
AtomGit城市坐标计划AtomGit 城市坐标计划开启!让开源有坐标,让城市有星火。致力于与城市合伙人共同构建并长期运营一个健康、活跃的本地开发者生态。01
AntSK基于.Net9 + AntBlazor + SemanticKernel 和KernelMemory 打造的AI知识库/智能体,支持本地离线AI大模型。可以不联网离线运行。支持aspire观测应用数据CSS01
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
13
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
626
4.12 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
464
554
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++
930
801
🔥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
69
21
AscendNPU-IR是基于MLIR(Multi-Level Intermediate Representation)构建的,面向昇腾亲和算子编译时使用的中间表示,提供昇腾完备表达能力,通过编译优化提升昇腾AI处理器计算效率,支持通过生态框架使能昇腾AI处理器与深度调优
C++
114
181
暂无简介
Dart
871
207
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
130
189
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
1.43 K
378
昇腾LLM分布式训练框架
Python
136
160