【免费下载】 Xpatch 使用教程
1、项目介绍
Xpatch 是一个用于重新签名打包 APK 文件的工具,使得重打包后的 APK 能够加载安装在系统中的 Xposed 插件,从而实现免 Root Hook 任意 App。Xpatch 的基本原理是对 APK 文件进行二次打包、重新签名,并在 APK 二次打包过程中插入加载 Xposed 插件的逻辑。这样,新的 APK 文件就可以加载任意 Xposed 插件,从而实现免 Root Hook 任意 App 的 Java 代码。
2、项目快速启动
下载 Xpatch Jar 包
首先,下载最新的 Xpatch Jar 包,或者进入 Releases 页面下载指定版本:
# 下载最新版本
wget https://github.com/WindySha/Xpatch/releases/latest/download/xpatch.jar
使用 Xpatch 重新打包 APK
使用 Xpatch 重新打包 APK 非常简单,只需要一行命令:
java -jar xpatch.jar /path/to/source.apk
例如:
java -jar xpatch.jar /Test.apk
这条命令之后,在原 APK 文件(Test.apk)相同的文件夹中,会生成一个名称为 Test-xposed-signed.apk 的新 APK,这就是重新签名之后的支持 Xposed 插件的 APK。
指定输出路径
如果需要指定新 APK 生成的路径,可以增加 -o 参数:
java -jar xpatch.jar /Test.apk -o /path/to/output/Test-xposed-signed.apk
3、应用案例和最佳实践
案例一:免 Root 使用 Xposed 插件
假设你有一个需要使用 Xposed 插件的应用,但设备没有 Root。你可以使用 Xpatch 重新打包该应用,使其支持 Xposed 插件。
- 下载并安装 Xposed 插件。
- 使用 Xpatch 重新打包目标应用。
- 安装生成的
Test-xposed-signed.apk。
案例二:集成多个 Xposed 插件
如果你需要将多个 Xposed 插件打包到 APK 中,可以使用 -xm 参数:
java -jar xpatch.jar /source.apk -xm /module1.apk:/module2.apk
在 Windows 下使用空格分隔多个文件路径:
java -jar xpatch.jar /source.apk -xm /module1.apk /module2.apk
4、典型生态项目
SandHook
从 2.0 版本开始,Xpatch 的 Hook 框架底层使用的是 ganyao114 的 SandHook。SandHook 是一个高效的 Android Hook 框架,支持 Java 和 Native 方法的 Hook。
Whale
1.0~1.4 版本中,Xpatch 使用的是 Lody 的 Whale 框架。Whale 是一个轻量级的 Hook 框架,适用于 Android 平台的 Java 方法 Hook。
通过这些生态项目,Xpatch 能够提供稳定且高效的 Hook 功能,使得开发者能够轻松实现免 Root 的 App 功能扩展。
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00