Boss-Key老板键:一键隐藏窗口的办公摸鱼神器
Boss-Key是一款功能强大的开源软件,专门为办公环境设计,让用户能够在老板或同事突然出现时,快速隐藏窗口并切换到工作状态。这款软件支持多窗口隐藏、多进程隐藏、自定义热键、隐藏活动窗口、静音窗口、暂停视频播放等多种实用功能,完全免费开源且无强制弹窗。
核心功能特性
Boss-Key提供了丰富的隐藏功能,满足不同用户的摸鱼需求:
- 多窗口同时隐藏:支持绑定多个窗口,一键隐藏所有指定窗口
- 多进程隐藏:可以隐藏特定进程的所有窗口
- 自定义热键:用户可以设置个性化的隐藏热键组合
- 静音功能:隐藏窗口时自动静音正在播放的音频
- 暂停播放:隐藏前发送暂停键,暂停媒体播放
- 鼠标操作:支持鼠标中键、侧键隐藏和四角快速移动隐藏
安装与使用
Boss-Key提供多种安装方式:
- 单文件版:简洁方便,只有一个可执行程序
- 多文件版:标准程序版本,所有依赖文件打包在一起
- 安装程序(推荐):完整封装的安装程序,支持一键安装、更新和卸载
首次运行Boss-Key时会自动弹出设置页面,用户可以在其中进行热键修改、进程及窗口绑定等操作。日常使用时,可以通过右键点击托盘图标打开菜单,选择"设置"进入配置界面。
技术实现
Boss-Key基于Python开发,使用了多个强大的库来实现其功能:
- PyAutoGUI:用于窗口的隐藏和显示操作
- pynput:实现热键的监听和绑定
- psutil:进行进程管理和监控
- wxPython:构建图形用户界面
项目采用模块化设计,核心代码结构清晰:
main/
├── core/ # 核心功能模块
│ ├── config.py # 配置文件管理
│ ├── listener.py # 热键监听
│ └── tools.py # 工具函数
├── GUI/ # 图形界面模块
│ ├── setting/ # 设置页面
│ └── taskbar.py # 托盘图标管理
└── Boss-Key.py # 程序入口
应用场景
Boss-Key适用于多种办公和学习场景:
- 办公环境:当老板或同事突然出现时,快速隐藏游戏、聊天等非工作窗口
- 教学环境:教师可以快速隐藏不相关的窗口,保持课堂专注度
- 演示环境:在进行演示时隐藏不需要展示的窗口,让演示更加专业
特色功能详解
窗口绑定机制
Boss-Key提供灵活的窗口绑定方式,用户可以在设置页面的左侧列表中选择当前存在的窗口,点击"添加绑定"将其添加到右侧的绑定列表。支持刷新进程列表功能,确保新打开的窗口能够及时显示。
热键录制功能
用户可以直接编辑热键文本框,或者点击"录制热键"按钮打开录制窗口,按下所需的组合键即可自动记录并填写到文本框中。
进程冻结功能
从v2.1.0版本开始,Boss-Key加入了隐藏窗口后冻结进程的功能,可以有效减轻CPU和内存压力。启用此功能需要以管理员身份运行程序。
自动更新检查
程序内置更新检查功能,可以自动从GitHub获取最新版本信息,方便用户及时更新到最新版本。
使用技巧
- 保存设置:完成所有配置后,务必点击"保存设置"按钮使设置生效
- 开机自启:通过右键托盘菜单中的"开机自启"选项设置程序随系统启动
- 托盘操作:单击托盘图标可切换隐藏状态,右键点击可打开功能菜单
- 多显示器支持:完美支持多显示器环境下的窗口隐藏
系统要求
- 操作系统:Windows 10及以上版本
- Python版本:3.11.9(如使用源码运行)
- 内存:至少512MB可用内存
- 存储空间:约50MB可用空间
总结
Boss-Key是一款实用且强大的窗口管理工具,通过巧妙的设计实现了快速隐藏窗口的功能。其开源免费的特色让用户可以放心使用,无需担心广告或隐私问题。无论是为了应对突发的工作检查,还是为了提高工作效率,Boss-Key都是一个值得尝试的优秀工具。
项目完全开源,代码托管在GitCode平台,开发者可以自由查看和修改源码,根据自己的需求进行定制化开发。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00



