Better OneTab for VS Code

5天前发布 3 00

Better-TabsGroup —— 一款将 OneTab 的清爽体验 与 IDE 场景下的智能组织能力 相结合的标签管理扩展。

所在地:
中国
收录时间:
2026-01-26
其他站点:
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你是否也经历过这样的场景?

在大型项目中跳转几次定义,编辑几个配置文件,再查几个日志——转眼间,VS Code 的标签栏就塞满了十几个文件,名字挤成一串,根本看不清。找文件只能靠 Cmd+P,工作上下文支离破碎。

虽然浏览器早已普及 Tab Group(如 Chrome、Edge)和 OneTab 这类标签管理工具,但 VS Code 至今仍未原生支持类似功能。现有插件要么功能简陋,要么缺乏对 IDE 工作流的深度适配。

Better OneTab for VS Code

于是,开发者hsqStephenZhang开发了 Better-TabsGroup —— 一款将 OneTab 的清爽体验 与 IDE 场景下的智能组织能力 相结合的标签管理扩展。

核心理念

Better-TabsGroup 不只是“把标签收起来”,而是为你提供一个可持久化、可分类、可搜索的逻辑工作视图,帮助你在复杂项目中保持专注与上下文连贯。

主要功能

1. 一键收纳与恢复

  • 点击按钮,将当前所有打开的标签页“存入”侧边栏分组
  • 需要时点击展开,文件自动恢复到编辑状态
  • 支持按组折叠/展开,瞬间清理视觉干扰

2. 拖拽自由重组

  • 通过鼠标拖拽,任意调整标签顺序
  • 跨分组移动标签,灵活构建你的工作区布局

3. Copilot 智能分组(可选)

需启用 GitHub Copilot

  • 自动根据以下维度对标签进行归类:
    • 目录结构(如 src/tests/
    • 文件类型.ts.json.md
    • 自定义正则规则
    • 自然语言 Prompt(例如:“把所有 React 组件放一组”)
  • 让杂乱的标签页秒变结构化工作集

4. 标签与过滤

  • 为每个分组添加 Tag(如 debugrefactordocs
  • 通过 Tag 快速筛选,聚焦当前任务上下文

5. Git 分支隔离

  • 不同 Git 分支拥有独立的 Tab Group 视图
  • 切换分支时,自动加载对应的工作区布局
  • 支持“保留当前视图”或“迁移上下文”两种策略,按需选择

为什么它更适合开发者?

  • 贴合 IDE 工作流:不是简单模仿浏览器,而是针对代码跳转、多文件协作等场景设计
  • 无侵入式集成:所有数据本地存储,不上传、不追踪,不影响性能
  • 可扩展性强:未来计划支持保存/导出工作区模板、跨项目同步等能力

安装与使用

在 VS Code 扩展商店搜索 Better-TabsGroup,或访问 Visual Studio Marketplace 安装。

安装后,侧边栏将出现 Tabs Group 面板,点击右上角“收纳”按钮即可开始管理你的标签页。

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MinerU是一款功能强大、操作简单的文档解析工具。它不仅支持多种格式和导入方式,还能精准提取复杂元素,适用于多种场景。无论是学术研究、数据分析还是日常办公,MinerU都能为你带来流畅、准确的解析体验。在科研、学习和工作中,处理复杂文档格式一直是一个让人头疼的问题。无论是科技文献中的公式、表格,还是多语言扫描版PDF,传统工具往往难以满足高效、精准的解析需求。而今天要介绍的 MinerU,正是一款专为解决这些问题而生的免费文档解析神器。它不仅能精准提取复杂元素,还支持多种格式一键转换,适用于从机器学习到大模型语料生产的多种场景。 全格式兼容,轻松导入 MinerU 的一大亮点是其强大的格式兼容性。无论你的文档是 PDF、Word、PPT 还是图片,MinerU 都能轻松应对。通过简单的拖拽、截图或批量上传,你就可以快速将文件导入工具中,无需繁琐的操作。 支持格式:PDF、Word、PPT、图片等主流文档类型。 操作便捷:拖拽、截图、批量上传,一键完成导入。 智能识别:自动检测扫描版PDF和乱码PDF,并启用OCR功能,支持84种语言的检测与识别。 复杂元素精准提取 对于科技文献、学术论文等包含复杂排版的文档,MinerU 表现尤为出色。它能够精准定位并提取图表、公式等复杂元素,确保内容完整且语义连贯。 精准定位:自动识别文档中的图表、公式、表格等复杂元素,并进行精准提取。 结构保留:输出结果保留原文档的标题、段落、列表等结构,确保逻辑清晰。 多模态解析:支持图像描述、表格标题、脚注等内容的提取,适配多种使用场景。 多场景极速输出 MinerU 不仅擅长解析文档,还提供了丰富的输出格式选择,满足不同场景的需求。无论是用于机器学习训练、大模型语料生产,还是构建 RAG(检索增强生成)系统,MinerU 都能提供高效的解决方案。 多种输出格式: Markdown:适合多模态与NLP任务。 JSON:按阅读顺序排序,便于后续处理。 LaTeX:自动识别并转换公式,极大提升科研效率。 HTML:自动转换表格,方便网页展示。 可视化支持:提供 layout 可视化、span 可视化等功能,便于高效确认输出效果与质检。 技术亮点与性能优化 MinerU 在技术层面同样表现出色,兼顾了易用性与性能优化: 跨平台支持:兼容 Windows、Linux 和 Mac 平台,满足不同用户的设备需求。 硬件加速:支持纯 CPU 环境运行,同时可选 GPU(CUDA)、NPU(CANN)、MPS 加速,显著提升处理速度。 高精度 OCR:针对扫描版PDF和乱码文档,MinerU 内置高精度OCR功能,支持84种语言的检测与识别。 主要功能一览 MinerU 的核心功能覆盖了文档解析的方方面面,帮助用户高效完成复杂的文档处理任务: 删除冗余元素:自动移除页眉、页脚、脚注、页码等内容,确保输出文本语义连贯。 阅读顺序优化:输出符合人类阅读习惯的文本,无论是单栏、多栏还是复杂排版都能轻松应对。 公式与表格转换: 自动识别并转换公式为 LaTeX 格式。 自动识别并转换表格为 HTML 格式。 多语言支持:OCR 功能支持84种语言,满足国际化需求。 灵活输出:支持多种格式输出(Markdown、JSON、LaTeX、HTML 等),适配多种应用场景。 适用场景广泛 MinerU 的设计初衷是为了服务于科研和技术发展,但它的应用范围远不止于此。以下是一些典型的应用场景: 机器学习与大模型训练:将大量文档转化为高质量的训练数据,助力模型语料生产。 RAG 系统构建:为检索增强生成系统提供结构化数据支持。 学术研究:快速解析科技文献,提取关键信息,提升科研效率。 企业办公:批量处理合同、报告等文档,节省人工整理时间。 为什么选择 MinerU? 相比其他文档解析工具,MinerU 的优势在于其全面性和精准性。它不仅能够处理各种复杂文档,还能根据用户需求输出多样化的结果。更重要的是,MinerU 完全免费,且持续优化以解决科技文献中的符号转化问题,为大模型时代的技术进步贡献力量。
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