KMonad 0.4.4版本发布:键盘宏与系统兼容性全面升级
KMonad是一款开源的键盘映射工具,它允许用户通过配置文件重新定义键盘按键行为,实现复杂的按键组合、宏操作以及跨平台键盘布局定制。作为一个底层键盘输入处理工具,KMonad在开发者、键盘爱好者和效率追求者群体中广受欢迎。
新增功能亮点
按键命名规范化
本次0.4.4版本新增了rfkill和micmute两个标准按键名称,取代了之前使用的missing247和missing248占位符名称。这一改进使得配置文件更加语义化,提升了可读性和可维护性。对于历史用户,建议尽快更新配置文件以使用新的标准名称。
macOS按键支持扩展
针对Mac用户,本次更新增加了更多Mac专用按键的支持。同时,对于无法识别的键盘设备,现在会统一显示为"Unknown External Keyboard",解决了之前可能出现的识别混乱问题。
高键码支持
Linux用户现在可以使用键码值超过255的特殊按键了。这一改进为使用专业键盘或特殊输入设备的用户提供了更好的兼容性。
启动优化
新增的NixOS选项boot.initrd.services.kmonad.enable
允许用户在initrd阶段就启用KMonad服务,这对于系统初始化阶段就需要特殊键盘配置的场景非常有用。
按键时序控制增强
新引入的key-seq-delay
参数取代了原有的cmp-seq-delay
,提供了更全面的按键时序控制能力。它能够在每个按键事件后强制加入最小延迟,默认设置为1毫秒。这一改进特别适合处理快速按键序列的场景,如宏操作和组合键。
同时新增的tap-hold-next-press
功能是tap-next-press
的增强版,增加了超时控制,为需要精确时序控制的复杂按键组合提供了更多可能性。
行为改进与优化
多击按键改进
multi-tap
功能现在有了更智能的行为:
- 当按键被按住时,如果被其他按键中断,现在会保持按住状态
- 修复了之前版本中可能无法保持按住状态的问题
- 修正了在其他按键释放时意外取消的问题
这些改进使得多击按键功能在各种使用场景下表现更加稳定可靠。
宏操作修复
修复了tapMacro
和tapMacroRelease
在某些情况下的异常行为,确保宏按键能够按照预期准确触发。
平台特定修复
Windows平台修复了键码转换问题,Linux平台解决了TTY模式下按键重复功能失效的问题。这些修复显著提升了跨平台使用的稳定性。
升级建议
对于现有用户,特别是以下情况建议尽快升级:
- 使用了
missing247
和missing248
按键定义的用户 - 依赖
tap-macro
等时序敏感功能的用户 - 需要多击按键保持功能的用户
- Mac平台用户
新用户可以直接使用0.4.4版本享受更完善的键盘定制体验。配置文件方面,建议参考新版文档使用标准按键名称和新增功能参数。
KMonad 0.4.4版本通过全面的功能增强和问题修复,进一步巩固了其作为键盘定制工具的领先地位,为各类用户提供了更强大、更稳定的键盘输入体验。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~044CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-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。00openHiTLS
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!C0300- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









