Wox插件开发:如何实现自定义输入触发查询更新
2025-05-07 18:43:28作者:韦蓉瑛
在Wox插件开发过程中,开发者经常需要实现自定义输入字段来扩展搜索功能。当用户在插件预览界面添加新的输入字段时,如何确保输入值变化时能够正确触发插件查询是一个常见的技术挑战。
核心机制解析
Wox的插件查询系统基于一个核心机制:当主搜索框(query.Search)内容变化时,系统会自动调用queryForPlugin方法来触发所有相关插件的查询功能。但对于自定义添加的输入字段,这一自动触发机制不会默认生效。
实现自定义输入触发
要实现自定义输入字段触发插件查询,开发者需要手动调用queryForPlugin方法。这个方法负责:
- 组织查询参数
- 调用插件实例的Query方法
- 处理返回结果
- 更新UI显示
常见问题解决方案
当开发者遇到"result cache not found"错误时,通常是由于以下原因:
- 查询参数组织不正确,导致系统无法匹配缓存
- 查询触发时机不当,导致缓存未及时更新
- 插件响应结构不符合预期
解决方案包括:
- 确保查询参数包含所有必要字段
- 在输入值变化时正确触发查询
- 检查插件Query方法的实现是否符合规范
最佳实践建议
- 对于频繁变化的输入字段,考虑添加防抖机制
- 确保查询结果包含稳定的ID字段,便于缓存匹配
- 在插件Query方法中正确处理各种输入组合
- 对于复杂查询场景,可以在插件内部维护状态
通过理解Wox的查询触发机制并正确实现自定义输入处理,开发者可以创建更加灵活和强大的插件功能,为用户提供更丰富的搜索体验。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
321
2.74 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
851
Ascend Extension for PyTorch
Python
157
179
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++
641
251
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
244
86
暂无简介
Dart
610
136
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
239
311
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
470
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
364
3.04 K