Windows 11 LTSC恢复应用商店完整指南:3步解决应用安装难题
Windows 11 LTSC版本是企业级操作系统,默认不包含Microsoft Store应用商店,这给需要安装UWP应用的用户带来了诸多不便。本指南将详细介绍如何使用LTSC-Add-MicrosoftStore工具快速恢复应用商店功能,让您轻松安装微信、QQ等只能从商店获取的应用。
🛠️ 准备工作:确认系统环境
在开始安装前,请确保您的电脑满足以下基本要求:
✅ 系统版本:必须是Windows 11 24H2 LTSC版本
✅ PowerShell:已安装PowerShell 5.1或更高版本
✅ 网络连接:电脑已连接互联网用于下载必要组件
✅ 管理员权限:拥有系统管理员账户权限
🚀 核心安装流程:3步完成商店恢复
第一步:获取项目文件
使用以下命令克隆项目到本地:
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ltscad/LTSC-Add-MicrosoftStore
第二步:进入项目目录
cd LTSC-Add-MicrosoftStore
第三步:执行安装脚本
右键点击Add-Store.cmd文件,选择"以管理员身份运行",或者直接在管理员权限的PowerShell中执行:
.\Add-Store.cmd
安装完成标志:脚本运行结束后会显示完成提示,此时应用商店已成功安装到系统中。
🔍 安装验证与使用
安装完成后,按Win+S打开搜索栏,输入"Microsoft Store"进行搜索。如果能看到应用商店图标并能正常打开,说明安装成功。首次打开可能需要等待2-3分钟加载必要组件。
⚠️ 重要安全提示
由于此工具需要修改系统配置,请务必注意以下安全事项:
🔒 关闭杀毒软件:运行前暂时关闭所有杀毒软件,避免误报
🔒 避免中断:安装过程中不要强制关闭脚本,以免损坏系统组件
🔒 企业环境:不要在企业域环境中使用,可能违反公司IT政策
🆘 常见问题快速排查
| 问题现象 | 解决方案 |
|---|---|
| 脚本闪退或无法运行 | 确保以管理员身份运行PowerShell或命令提示符 |
| 商店打开后显示空白 | 检查网络连接,关闭VPN和代理设置后重试 |
| 安装后找不到商店图标 | 重启电脑后再次运行安装脚本 |
高级故障排除方法
如果应用商店安装后仍无法正常工作,可以尝试以下修复命令:
- 以管理员身份打开PowerShell
- 执行以下命令重新注册商店组件:
PowerShell -ExecutionPolicy Unrestricted -Command "& {$manifest = (Get-AppxPackage Microsoft.WindowsStore).InstallLocation + '\AppxManifest.xml' ; Add-AppxPackage -DisableDevelopmentMode -Register $manifest}"
执行完毕后重启系统,商店功能应该能够恢复正常。
💡 实用技巧与优化建议
选择性安装:如果您不需要某些功能如Desktop App Installer或Purchase App,可以在运行安装脚本前删除对应的.appxbundle或.msixbundle文件,以减少不必要的组件安装。
缓存清理:如果商店运行缓慢或出现异常,可以运行WSReset.exe命令来清除商店缓存:
- 右键点击开始菜单
- 选择"运行"
- 输入
WSReset.exe并确认
📋 系统要求检查清单
在开始安装前,请逐一核对以下项目:
- [ ] 确认系统为Windows 11 24H2 LTSC
- [ ] 已连接稳定互联网
- [ ] 拥有管理员权限
- [ ] 关闭了杀毒软件
- [ ] 备份了重要数据
通过本指南的详细步骤,您应该能够顺利在Windows 11 LTSC系统中恢复Microsoft Store功能。整个过程简单安全,即使是对系统操作不熟悉的用户也能轻松完成。如果在安装过程中遇到任何问题,请参照故障排查部分进行处理。
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