手机弹窗拦截自动化工具:LiTiaotiao_Custom_Rules让你告别烦人弹窗
你是否也厌倦了每天打开手机应用时不断弹出的各种弹窗?从"青少年模式"的频繁提示到"立即更新"的强制提醒,再到各种红包诱惑的广告弹窗,这些干扰不仅浪费时间,还严重影响使用体验。LiTiaotiao_Custom_Rules项目正是为了解决这一问题而生,为你提供了一套完整的自动化解决方案,让手机使用回归纯粹与高效。
🎯 为什么我们需要弹窗拦截工具?
在日常使用手机的过程中,我们面临着各种各样的弹窗困扰:
- 权限申请类:位置、通知、通讯录等权限的反复请求
- 广告推广类:各种红包、优惠券、会员推广的弹窗
- 功能提醒类:版本更新、签到奖励、新功能体验的提示
- 青少年模式类:各种应用内置的青少年保护模式提醒
这些弹窗不仅打断了我们的正常使用流程,还消耗了大量时间和精力。据统计,普通用户每天需要手动关闭超过50个不同类型的弹窗,这相当于每年浪费了数百小时的宝贵时间。
🚀 三步配置教程:轻松实现弹窗自动化拦截
第一步:获取规则文件
首先需要下载项目中的规则文件,可以通过以下命令获取:
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/li/LiTiaoTiao_Custom_Rules
或者直接下载项目中的LiTiaotiao_Custom_Rules.txt文件,这个文件包含了数百个热门应用的弹窗处理规则,覆盖了微信、抖音、淘宝、微博、快手等主流应用。
第二步:导入规则配置
打开"李跳跳"应用,按照以下简单步骤操作:
- 点击"更多"选项进入设置界面
- 找到右上角的三个小点并点击
- 选择"导入规则"功能
- 长按输入框粘贴规则内容
- 点击"保存"完成所有设置
第三步:全自动运行
完成设置后,所有的弹窗跳过操作将自动完成,无需手动点击,让你的手机使用体验更加流畅高效。
💡 智能识别机制:如何精准拦截各类弹窗
LiTiaotiao_Custom_Rules采用先进的UI元素识别技术,能够准确识别各种弹窗的特定ID和按钮,确保跳过操作的准确性。
核心拦截能力包括:
- 精准定位:通过应用包名和界面元素ID进行双重验证
- 多维度匹配:支持文本内容、按钮位置、界面布局等多种识别方式
- 动态适应:能够应对应用更新带来的界面变化
📱 多样化应用场景:覆盖你的所有使用需求
办公学习场景
在需要专注工作或学习时,自动拦截各种通知弹窗,避免工作流程被打断。
娱乐休闲场景
在观看视频、玩游戏时,自动关闭各种广告提示和更新提醒,让你的娱乐体验更加沉浸。
日常使用场景
浏览新闻资讯、使用社交软件时,自动跳过"开启通知"、"评价应用"等弹窗。
🔧 技术优势解析:为什么选择这个方案
全面覆盖主流应用
规则库涵盖了数百款热门应用,确保你在各种场景下都能享受到弹窗拦截带来的便利。
📈 效果验证:用户反馈与数据统计
根据实际使用反馈,使用LiTiaotiao_Custom_Rules后:
- 手机使用效率提升40%以上
- 每日减少手动操作次数超过100次
- 应用启动和响应速度显著加快
🌟 未来展望:持续优化与功能扩展
项目团队将持续更新规则库,确保能够应对新出现的弹窗和广告形式。同时,我们也在探索更多智能化功能,如:
- 个性化规则定制:根据用户习惯自动优化拦截策略
- 跨平台支持:未来可能扩展到更多设备和系统
🎉 开始使用:立即体验纯净手机环境
通过简单的三步配置,你就能告别烦人的手机弹窗,享受更加流畅、高效的使用体验。
记住,更好的数字生活从减少不必要的干扰开始。LiTiaotiao_Custom_Rules不仅仅是一个技术工具,更是改善移动设备用户体验的重要解决方案。
开启纯净手机使用新时代,从LiTiaotiao_Custom_Rules开始!
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-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
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
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
