告别多屏切换烦恼:AeroSpace工作区跨显示器迁移功能全解析
AeroSpace是一款为macOS打造的类i3窗口管理器,它能帮助用户高效管理窗口布局,提升多任务处理效率。其中,工作区跨显示器迁移功能更是解决了多屏用户频繁切换屏幕的痛点,让工作流更加顺畅。
为什么需要工作区跨显示器迁移功能?
在多显示器办公环境中,用户常常需要在不同屏幕间移动应用窗口。传统方式下,要么手动拖拽窗口,要么使用系统自带的分屏功能,操作繁琐且效率低下。AeroSpace的工作区跨显示器迁移功能,让这一过程变得简单高效,只需一个命令就能将整个工作区及其所有窗口迁移到指定显示器。
图:AeroSpace的水平平铺布局,展示了工作区中窗口的组织方式
工作区跨显示器迁移的核心实现
AeroSpace的工作区跨显示器迁移功能主要由MoveWorkspaceToMonitorCommand类实现,位于源代码文件Sources/AppBundle/command/impl/MoveWorkspaceToMonitorCommand.swift中。该类负责解析用户命令、验证目标显示器状态,并执行工作区迁移操作。
迁移过程中,系统会先检查目标显示器是否允许接收工作区,然后将当前工作区设置为目标显示器的活动工作区,同时为原显示器分配一个占位工作区。这一过程确保了工作区切换的平滑性和稳定性。
如何使用工作区跨显示器迁移功能
使用AeroSpace的工作区跨显示器迁移功能非常简单,只需在终端中执行相应命令即可。例如,要将当前工作区迁移到下一个显示器,可以使用以下命令:
aerospace move-workspace-to-monitor next
如果需要将指定工作区迁移到特定显示器,可以使用:
aerospace move-workspace-to-monitor --workspace work 2
图:AeroSpace工作区的树状结构示意图,展示了工作区与窗口的层级关系
高级配置:自定义工作区与显示器的绑定关系
AeroSpace还支持通过配置文件自定义工作区与显示器的绑定关系。在配置文件中,你可以指定某些工作区只能出现在特定显示器上,或者设置工作区在显示器间迁移的默认行为。配置文件的示例可以在docs/config-examples/default-config.toml中找到。
例如,以下配置片段将工作区"dev"绑定到显示器1:
[workspace-to-monitor-force-assignment]
dev = 1
实际应用场景举例
场景1:会议演示时快速切换工作区
当你需要在会议中展示演示文稿时,可以预先在副显示器上准备好演示工作区,然后通过一个命令将其迁移到主显示器,避免了繁琐的窗口拖拽操作。
场景2:多任务处理时的工作区分配
你可以将不同类型的任务分配到不同的工作区,并根据需要在显示器间迁移这些工作区。例如,将代码编辑工作区放在主显示器,将文档查阅工作区放在副显示器,需要时可以快速切换它们的位置。
总结
AeroSpace的工作区跨显示器迁移功能为macOS用户提供了高效的多屏管理解决方案。通过简单的命令和灵活的配置,用户可以轻松实现工作区在不同显示器间的迁移,大大提升了多任务处理效率。如果你是多显示器用户,不妨尝试一下AeroSpace,体验无缝的工作区管理体验。
要开始使用AeroSpace,你可以通过以下命令克隆仓库并安装:
git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ae/AeroSpace
cd AeroSpace
./install-from-sources.sh
更多详细的使用方法和配置选项,可以参考项目的官方文档。
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
