效率翻倍!pot-desktop快捷键全攻略:4大场景操作指南
2026-02-05 04:11:46作者:尤辰城Agatha
你是否还在用鼠标费力操作翻译软件?频繁切换窗口、点击按钮不仅打断工作流,还会降低50%以上的效率。本文整理了pot-app/pot-desktop的核心快捷键系统,从划词翻译到截图识别,让你彻底摆脱鼠标依赖,实现指尖上的高效操作。
快捷键配置入口
所有快捷键均可在应用内自定义设置,通过以下路径访问:
- 点击系统托盘图标,选择【偏好设置】
- 在左侧导航栏选择【热键设置】(src/window/Config/pages/Hotkey/index.jsx)
四大核心功能快捷键
1. 划词翻译:选中即译的无缝体验
默认快捷键:未设置(需在热键设置中配置)
触发方式:选中文本后按下快捷键,自动显示翻译结果
应用场景:阅读外文文献、浏览国际网站时快速理解内容
实现原理:通过系统剪贴板监听与全局热键捕获实现(src-tauri/src/hotkey.rs)
2. 输入翻译:主动查询的全能助手
默认快捷键:未设置(需在热键设置中配置)
功能特点:
- 支持多语言互译
- 可切换多种翻译引擎(src/services/translate/)
- 提供发音与复制功能
操作流程:
- 按下快捷键唤醒输入窗口
- 输入或粘贴文本
- 按Enter键触发翻译
- 使用Ctrl+C复制译文
3. 文字识别(OCR):图片转文字的高效工具
默认快捷键:未设置(需在热键设置中配置)
核心能力:
- 支持多语言识别(src/services/recognize/)
- 自动去除换行与空格
- 识别结果实时编辑
4. 截图翻译:复杂场景的终极解决方案
默认快捷键:未设置(需在热键设置中配置)
适用场景:
- 视频字幕翻译
- 软件界面文本提取
- 图片中的多语言内容
操作技巧:
- 截图后按ESC取消操作
- 拖动选框边缘调整识别区域
- 识别结果可直接编辑与复制
快捷键自定义指南
- 在热键设置页面点击输入框
- 按下所需组合键(支持Ctrl/Shift/Alt/Super修饰键)
- 点击【确定】保存设置(src/window/Config/pages/Hotkey/index.jsx)
注意事项:避免与系统或其他软件快捷键冲突,推荐使用"Ctrl+Shift+Alt+字母"组合
效率提升建议
-
必设推荐组合:
- 划词翻译:
Ctrl+Alt+T - 截图翻译:
Ctrl+Alt+O - 文字识别:
Ctrl+Shift+O
- 划词翻译:
-
操作习惯培养:
- 前两周刻意练习快捷键,形成肌肉记忆
- 将常用功能固定为统一按键模式(如所有翻译功能均包含T键)
- 利用软件的自动复制功能,减少额外操作(src/i18n/locales/zh_CN.json)
问题解决
快捷键冲突:在热键设置页面会自动检测冲突,显示"快捷键已被注册"提示
无响应情况:尝试重启应用或重新注册快捷键(src-tauri/src/hotkey.rs)
功能异常:检查相关服务配置是否正确(src/services/)
掌握这些快捷键,你将体验到行云流水的翻译操作。现在就打开热键设置,打造属于你的高效工作流吧!如有其他疑问,欢迎查阅官方文档或提交issue反馈。
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
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
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
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
558
3.8 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
372
434
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++
890
638
昇腾LLM分布式训练框架
Python
115
143
暂无简介
Dart
792
195
🎉 (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
1.36 K
769
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
117
146
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
1.12 K
265
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
12
1


