QAuxiliary模块在QQ 9.1.35版本中防撤回功能失效分析
2025-06-10 07:25:09作者:侯霆垣
近期有用户反馈,在使用最新版QQ 9.1.35内测版时,QAuxiliary模块的防撤回功能出现了失效现象。本文将深入分析这一问题的技术背景和解决方案。
问题现象
当用户升级到QQ 9.1.35内测版后,模块的防撤回功能不再正常工作。具体表现为:
- 对方撤回消息后,本地消息也会被撤回
- 同时显示QQ原生撤回提示和模块的撤回提示
- 功能完全失效
技术背景分析
QAuxiliary作为一款Xposed模块,其防撤回功能主要通过Hook QQ客户端的消息处理流程实现。当QQ更新版本时,特别是大版本更新,原有的Hook点可能会发生变化:
- 消息撤回逻辑可能被重构
- 关键类名或方法名可能被混淆或修改
- 消息处理流程可能增加了新的验证机制
在QQ 9.1.35版本中,腾讯可能对消息撤回机制进行了较大改动,导致模块无法正确拦截撤回指令。
解决方案
根据仓库协作者的回复,该问题已在最新CI版本中修复。建议用户:
- 更新至最新CI版本的QAuxiliary模块
- 确保使用的是官方发布的QQ版本
- 检查Xposed框架是否正常工作
技术建议
对于Xposed模块开发者来说,处理此类问题需要注意:
- 及时跟进目标应用的版本更新
- 建立自动化测试机制检测关键功能
- 保持与用户社区的沟通,快速获取问题反馈
- 考虑使用更稳定的Hook点,减少版本更新的影响
总结
软件生态的快速迭代是模块开发者面临的常见挑战。QAuxiliary团队对QQ 9.1.35版本的快速响应体现了开源社区的优势。用户遇到类似问题时,应及时检查模块更新,并与开发者保持沟通。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
532
3.74 K
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
336
178
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++
886
596
Ascend Extension for PyTorch
Python
340
404
暂无简介
Dart
771
191
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
12
1
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
986
247
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
416
4.21 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355