在yabai中实现窗口退出原生全屏后自动切换缩放全屏模式
2025-05-07 20:23:11作者:宣利权Counsellor
yabai是一款强大的macOS窗口管理工具,它提供了丰富的窗口控制功能。本文将介绍如何通过脚本实现窗口退出原生全屏模式后自动切换为缩放全屏模式的功能。
问题背景
在使用yabai管理多个Chrome标签页窗口时,用户可能会遇到以下情况:
- 两个Chrome标签页窗口都处于缩放全屏模式
- 其中一个窗口进入原生全屏模式
- 退出原生全屏模式后,两个窗口会自动平分屏幕空间
这种默认行为可能不符合某些用户的工作流程需求,他们更希望在退出原生全屏后窗口能自动恢复为缩放全屏模式。
解决方案
我们可以通过编写一个监控脚本,实时检测窗口的全屏状态变化,并在检测到窗口退出原生全屏时自动触发缩放全屏模式。
核心脚本实现
#!/bin/bash
prev_state=""
while true; do
curr_state=$(yabai -m query --windows --window | jq -er '."is-native-fullscreen"')
if [[ "$prev_state" == "true" && "$curr_state" == "false" ]]; then
yabai -m window $YABAI_WINDOW_ID --toggle zoom-fullscreen
fi
prev_state=$curr_state
sleep 0.5
done
脚本工作原理
- 状态跟踪:脚本维护一个
prev_state变量记录窗口前一次的全屏状态 - 持续监控:通过无限循环每0.5秒检查一次当前窗口的全屏状态
- 状态变化检测:当检测到窗口从原生全屏(
true)变为非全屏(false)时 - 自动切换:触发
zoom-fullscreen切换命令,使窗口进入缩放全屏模式
技术要点
- yabai查询命令:使用
yabai -m query --windows --window获取当前窗口信息 - jq处理JSON:通过jq工具提取
is-native-fullscreen字段值 - 状态比较:通过比较前后两次状态判断是否发生了退出原生全屏的操作
- 窗口控制:使用
yabai -m window命令控制窗口状态
使用建议
- 将脚本保存为可执行文件(如
auto_zoom_fullscreen.sh) - 通过
chmod +x命令赋予执行权限 - 可以将其添加到启动项中,实现开机自动运行
- 调整
sleep参数可以改变状态检查的频率,但要注意CPU使用率
扩展思考
这种基于状态监控的自动化方法可以应用于多种窗口管理场景,例如:
- 窗口移动后的自动布局调整
- 特定应用窗口的预设布局
- 多显示器环境下的窗口位置管理
通过结合yabai的其他功能,如信号系统和规则配置,可以构建更加强大和个性化的窗口管理方案。
总结
本文介绍了一种在yabai中实现窗口退出原生全屏后自动切换为缩放全屏模式的解决方案。这种方法利用了yabai的查询和控制能力,通过简单的状态监控和条件判断,实现了符合特定需求的窗口管理自动化。这种思路也可以扩展到其他窗口管理场景中,为用户提供更加流畅和高效的工作体验。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover-X1-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer-X1-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile015
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
最新内容推荐
SteamVR 1.2.3 Unity插件:兼容Unity 2019及更低版本的VR开发终极解决方案 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 ZLIB 1.3 静态库 Windows x64 版本:高效数据压缩解决方案完全指南 2023年最新HTMLCSSJS组件库:提升前端开发效率的必备资源 Qt控件CSS样式实例大全 - 打造现代化GUI界面的终极指南 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 PADS元器件位号居中脚本:提升PCB设计效率的自动化利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
306
2.7 K
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
137
169
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
234
309
暂无简介
Dart
598
130
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++
630
232
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
681
🎉 (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
1.06 K
615
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
197
74
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
36
680