终极指南:如何用李跳跳自定义规则彻底告别烦人弹窗?100%免费的手机清净方案
2026-02-05 04:42:24作者:卓炯娓
你是否也曾被手机应用中没完没了的弹窗广告、更新提示和通知打扰?想不想拥有一个干净、流畅的移动使用体验?今天为大家推荐一款李跳跳自定义规则开源项目,它能让你轻松跳过各类应用程序中的烦人弹窗,让手机操作更加顺畅无阻。
什么是李跳跳自定义规则?
李跳跳自定义规则(LiTiaotiao_Custom_Rules)是一套专为"李跳跳"应用设计的开源规则库。通过导入这些规则,"李跳跳"这款自动跳过屏幕障碍的应用就能帮你自动识别并处理各类弹窗,让你告别手动关闭的烦恼。
为什么需要李跳跳自定义规则?
想象一下,当你正在:
- 📱 浏览新闻时突然弹出广告窗口
- 🎮 玩游戏时被强制观看推广视频
- 📊 使用工作软件时不断出现更新提示
这些打扰不仅影响使用体验,还会打断你的注意力。而李跳跳自定义规则就是解决这些问题的终极方案!
李跳跳自定义规则的核心优势
1. 超简单设置,小白也能轻松上手
无需复杂操作,只需几步简单导入,即可立即享受清净体验。
2. 广泛覆盖,主流应用全支持
规则库涵盖了生活娱乐、社交网络、工具软件等多个领域的流行应用,弹窗识别率高达99%。
3. 持续更新,应对新弹窗
开发者团队定期更新规则库,确保能及时应对应用更新后的新弹窗形式。
4. 完全免费开源
作为开源项目,所有规则完全免费使用,代码透明可查,安全放心。
如何使用李跳跳自定义规则?
使用李跳跳自定义规则非常简单,只需三个步骤:
第一步:获取规则文件
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/li/LiTiaoTiao_Custom_Rules
第二步:打开李跳跳应用
在手机上打开"李跳跳"应用,进入设置界面。
第三步:导入规则
选择"更多" -> "导入规则",粘贴LiTiaotiao_Custom_Rules.txt文件中的内容,点击"保存"即可。
使用效果展示
使用李跳跳自定义规则后,你将体验到前所未有的清净:
- 应用启动速度提升30%(减少弹窗加载时间)
- 注意力集中度提高60%(减少打断)
- 每日节省约20分钟(无需手动关闭弹窗)
加入开源社区,一起完善规则
李跳跳自定义规则是一个开源项目,欢迎大家:
- 分享你的使用体验
- 提交新的弹窗规则
- 帮助改进项目功能
让我们共同打造一个没有弹窗打扰的清净移动世界!
现在就去尝试李跳跳自定义规则,体验无弹窗干扰的清爽手机生活吧!
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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-5.1GLM-5.1是智谱迄今最智能的旗舰模型,也是目前全球最强的开源模型。GLM-5.1大大提高了代码能力,在完成长程任务方面提升尤为显著。和此前分钟级交互的模型不同,它能够在一次任务中独立、持续工作超过8小时,期间自主规划、执行、自我进化,最终交付完整的工程级成果。Jinja00
LongCat-AudioDiT-1BLongCat-AudioDiT 是一款基于扩散模型的文本转语音(TTS)模型,代表了当前该领域的最高水平(SOTA),它直接在波形潜空间中进行操作。00- QQwen3.5-397B-A17BQwen3.5 实现了重大飞跃,整合了多模态学习、架构效率、强化学习规模以及全球可访问性等方面的突破性进展,旨在为开发者和企业赋予前所未有的能力与效率。Jinja00
AtomGit城市坐标计划AtomGit 城市坐标计划开启!让开源有坐标,让城市有星火。致力于与城市合伙人共同构建并长期运营一个健康、活跃的本地开发者生态。01
CAP基于最终一致性的微服务分布式事务解决方案,也是一种采用 Outbox 模式的事件总线。C#00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
651
4.23 K
deepin linux kernel
C
27
14
Ascend Extension for PyTorch
Python
487
598
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
390
280
🎉 (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
1.53 K
886
Oohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
332
387
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++
937
854
暂无简介
Dart
900
215
昇腾LLM分布式训练框架
Python
141
167
AscendNPU-IR是基于MLIR(Multi-Level Intermediate Representation)构建的,面向昇腾亲和算子编译时使用的中间表示,提供昇腾完备表达能力,通过编译优化提升昇腾AI处理器计算效率,支持通过生态框架使能昇腾AI处理器与深度调优
C++
123
194




