AGS项目中的工作区排序问题解析与解决方案
2025-06-30 17:02:44作者:邵娇湘
在AGS(Aylur的Gnome Shell扩展)项目中,状态栏的工作区显示功能基于hyprland的workspaces命令输出。近期有开发者反馈工作区列表存在排序问题,本文将深入分析该现象的技术原理并提供解决方案。
问题现象分析
默认情况下,hyprctl workspaces -j命令输出的工作区列表是按照创建时间顺序排列的,而非按照工作区ID的数字顺序。这会导致状态栏显示的工作区编号出现乱序现象,例如可能显示为"1,3,2"而非预期的"1,2,3"。
技术背景
Hyprland是一个Wayland合成器,其工作区管理机制具有以下特点:
- 动态工作区创建机制
- 每个工作区有唯一的数字ID标识
- 默认JSON输出保持创建顺序
解决方案实现
开发者可以通过JavaScript对工作区数组进行排序处理。以下是经过优化的实现方案:
function Workspaces() {
const activeId = hyprland.active.workspace.bind("id")
const workspaces = hyprland.bind("workspaces")
.as(ws => ws
.sort((a, b) => a.id - b.id) // 按ID升序排序
.map(({ id }) => Widget.Button({
on_clicked: () => hyprland.messageAsync(`dispatch workspace ${id}`),
child: Widget.Label(`${id}`),
class_name: activeId.as(i => i === id ? "focused" : ""),
}))
)
return Widget.Box({
class_name: "workspaces",
children: workspaces,
})
}
实现要点说明
- 数据绑定:使用hyprland.bind获取工作区数据
- 排序处理:通过sort方法按ID进行数字排序
- 响应式更新:利用bind保持数据动态更新
- 样式处理:通过class_name实现焦点工作区的高亮显示
最佳实践建议
- 考虑将排序逻辑封装为独立函数提高代码复用性
- 对于特殊工作区命名需求,可扩展排序逻辑
- 在大型配置中建议添加错误处理机制
总结
AGS项目设计上遵循了"机制与策略分离"的原则,将数据显示逻辑的定制权交给开发者。这种设计既保持了核心功能的稳定性,又为个性化配置提供了充分灵活性。通过简单的数组排序处理,开发者可以轻松实现符合自己需求的工作区显示顺序。
对于进阶需求,开发者还可以考虑实现:
- 自定义排序规则(如将常用工作区置顶)
- 分组显示工作区
- 添加工作区图标等增强功能
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