yabai窗口管理器的白名单机制实现
2025-05-07 12:54:37作者:魏侃纯Zoe
在macOS窗口管理工具yabai中,实现白名单机制是一个常见的需求。所谓白名单机制,就是只对特定应用程序启用yabai的窗口管理功能,而其他应用程序则保持系统默认行为。本文将详细介绍如何在yabai中实现这一机制。
白名单机制原理
yabai通过规则系统来控制窗口行为。要实现白名单,我们需要利用yabai的规则功能,将所有非白名单应用的窗口层级设置为"normal",这样它们就不会受到yabai的特殊管理。
具体实现方法
核心命令如下:
yabai -m rule --add app=".*" layer=normal
这条命令会为所有应用程序创建一个规则,将它们的窗口层级设置为普通(normal)级别。但实际使用时,我们需要结合白名单应用的排除规则。
完整实现步骤
- 首先设置默认规则,将所有应用设为普通层级
- 然后为白名单应用添加特殊规则,允许它们使用yabai的高级功能
例如,如果我们只想让Chrome和iTerm2使用yabai管理:
# 默认规则:所有应用普通层级
yabai -m rule --add app=".*" layer=normal
# 白名单规则:Chrome和iTerm2使用yabai管理
yabai -m rule --add app="^Google Chrome$" manage=on
yabai -m rule --add app="^iTerm2$" manage=on
注意事项
- 规则添加后需要重启应用才能生效
- 规则中的应用程序名称必须完全匹配
- 可以使用正则表达式来匹配应用名称
- 规则的顺序很重要,后添加的规则会覆盖前面的规则
高级技巧
对于更复杂的白名单需求,可以结合多个规则属性:
# 只对特定工作空间的应用启用yabai
yabai -m rule --add app="^Safari$" space=2 manage=on
通过合理组合这些规则,可以实现非常灵活的白名单管理策略,满足不同用户的使用需求。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
413
3.18 K
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++
690
325
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
258
暂无简介
Dart
679
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (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
1.21 K
660
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
9
1
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492
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
346
147