最完整uBlock Origin资源导航:从入门到精通的官方与社区指南
uBlock Origin(uBO)作为一款高效、轻量级的宽频内容阻止程序,为用户提供了强大的网页内容过滤功能。但很多用户在使用过程中常常困惑于如何找到官方文档、获取技术支持或学习高级技巧。本文汇总了uBO的各类帮助资源,涵盖官方文档、测试工具、社区支持和翻译协作等多个维度,帮助不同层次的用户快速找到所需信息。
官方核心文档
uBO的官方文档系统覆盖了从基础安装到高级配置的全流程指南,主要集中在项目根目录的关键文件和docs目录中。
入门必读文件
-
项目自述文件:README.md是所有用户的起点,包含安装指南、核心功能介绍和基本使用方法。文档中提供了各浏览器的安装链接,如Firefox Add-ons、Chrome Web Store等,并解释了uBO的默认过滤列表组合(EasyList、EasyPrivacy等)。
-
项目宗旨说明:MANIFESTO.md阐述了uBO的核心开发理念,强调"用户决定浏览器中的可接受内容"这一基本原则,明确反对"可接受广告"等商业化妥协方案。
技术文档与测试工具
docs目录下存放着官方技术文档和测试页面,适合希望深入理解过滤机制的高级用户:
-
文档主页:docs/index.html提供了uBO官方网页文档的入口
-
测试工具集:docs/tests/目录包含多种过滤规则测试页面,如:
社区支持与问题反馈
当遇到使用问题或需要技术支持时,uBO提供了多层次的社区支持渠道,用户可根据问题类型选择合适的反馈途径。
分类支持渠道
-
一般支持与讨论:官方Reddit社区/r/uBlockOrigin是获取帮助的主要场所,用户可在这里提问、分享使用技巧和经验。
-
过滤列表问题:与网站过滤相关的问题(如误拦、漏拦)应提交至uAssets issue tracker,这是维护各类过滤规则的专用仓库。
-
程序功能问题:uBO本身的功能bug或改进建议,请使用uBO issue tracker。
-
MV3版本问题:针对Manifest V3版本(uBO Lite)的问题,需访问uBOL issue tracker。
贡献指南
CONTRIBUTING.md详细说明了如何参与uBO项目贡献,包括:
- 翻译协作:通过Crowdin平台参与界面翻译
- 代码贡献:提交Pull Request的规范和流程
- 问题报告:不同类型问题的分类提交指南
高级用户资源
对于希望充分发挥uBO潜能的高级用户,以下资源提供了深入学习的路径。
高级配置文档
开发与测试资源
-
源代码结构:项目核心代码位于src/目录,其中:
- src/js/包含主要功能实现,如静态过滤引擎和动态过滤模块
- src/web_accessible_resources/存放重定向资源和脚本替换文件
-
构建工具:tools/目录下提供了各类构建脚本,如
make-chromium.sh和make-firefox.sh,用于不同浏览器版本的打包。
资源速查表
为方便日常使用,以下表格汇总了常用资源的访问方式:
| 资源类型 | 访问路径 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 基础使用指南 | README.md | 安装配置、功能概览 |
| 问题反馈 | CONTRIBUTING.md | 报告bug、请求帮助 |
| 技术测试 | docs/tests/ | 规则调试、性能测试 |
| 社区支持 | Reddit社区 | 使用技巧、问题解答 |
| 翻译参与 | Crowdin平台 | 本地化贡献 |
通过这些资源,无论是普通用户还是高级开发者,都能找到适合自己的uBO学习和支持渠道。uBO作为一款由用户驱动的开源项目,其丰富的文档和活跃的社区是持续发展的重要保障。建议定期查看这些资源,以充分利用uBO的强大功能,提升网页浏览体验。
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- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00