ActivityWatch 0.13版本升级后WebUI报错问题分析与解决方案
2025-05-15 16:16:54作者:虞亚竹Luna
ActivityWatch是一款开源的时间追踪工具,在最新发布的0.13版本中,部分用户在升级后遇到了Web界面无法正常显示的问题。本文将深入分析这一问题的成因,并提供详细的解决方案。
问题现象
用户在升级到0.13版本后,使用Firefox、Chrome等浏览器访问Web界面时,控制台会显示"TypeError: e.slice().map is not a function"的错误提示,导致界面无法正常加载活动数据。这个问题主要出现在从0.12.2版本升级到0.13版本的过程中。
根本原因分析
经过开发团队的深入排查,发现问题的根源在于设置数据的迁移过程中出现了异常。具体来说:
- 0.13版本引入了服务器端设置存储的新特性,取代了之前使用的浏览器本地存储(localStorage)
- 在迁移过程中,对分类规则(categories)数据的处理出现了类型转换错误
- 原本应为数组类型的数据被错误地当作字符串处理,导致调用map方法时出现异常
解决方案
对于遇到此问题的用户,可以采用以下两种解决方案:
临时解决方案
- 清除浏览器针对localhost的cookie数据
- 重新访问ActivityWatch的Web界面
- 重新配置分类规则
注意:此方法会清除所有本地存储的分类规则设置,建议先备份。
数据备份与恢复方案
- 打开浏览器开发者工具(F12)
- 切换到"应用(Application)"标签页
- 在"存储(Storage)"部分找到"本地存储(Local Storage)"
- 选择"http://localhost:5600"项
- 找到并复制categories键对应的值(JSON格式)
- 清除cookie后,通过Web界面的导入功能恢复分类规则
技术细节
开发团队已经定位到问题代码位于aw-webui项目的util/classes.ts文件中。错误发生在尝试对分类数据进行slice和map操作时,由于数据类型不匹配导致异常。
修复方案主要涉及对本地存储数据的正确解析,确保在从localStorage读取设置数据时进行适当的JSON解析处理,避免将数组数据误认为字符串。
预防措施
为了避免类似问题,开发团队建议:
- 定期导出分类规则设置作为备份
- 关注项目更新日志,了解重大变更内容
- 在测试环境中先行验证新版本功能
结语
ActivityWatch作为一款优秀的开源时间追踪工具,其开发团队对用户反馈响应迅速,已针对此问题提出了修复方案。用户在遇到类似问题时,可以参考本文提供的解决方案,或等待官方发布包含修复的新版本。
对于时间追踪数据的重要性,建议用户养成定期备份设置的习惯,以确保在系统升级或意外情况发生时能够快速恢复工作环境。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
245
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
9
1
暂无简介
Dart
672
157
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++
662
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
323
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218