ReVanced Manager在Android 15上编译YouTube资源失败问题分析
问题背景
近期有用户报告在使用ReVanced Manager 1.20.1对YouTube 19.16.39进行补丁时遇到了编译资源阶段失败的问题。该问题出现在Google Pixel 8 Pro设备上,运行的是最新的Android 15系统(AP31.240517.031)。经过多次测试,无论是使用常规模式还是APK选择模式,问题都持续存在。
错误现象
从日志分析,问题主要发生在"Compiling modified resources"阶段。具体错误表现为:
brut.androlib.exceptions.AndrolibException: brut.common.BrutException:
could not exec (exit code = 1): [/data/app/.../lib/arm64/libaapt2.so, link, ...]
这表明资源编译器aapt2在执行链接操作时返回了错误代码1,导致整个补丁过程失败。值得注意的是,在尝试使用所有补丁(除gmscore外)时问题得到解决,这暗示问题可能与特定补丁组合有关。
技术分析
1. 底层编译工具问题
错误日志显示问题出在aapt2资源编译器上。aapt2是Android Asset Packaging Tool的第二个版本,负责处理APK中的资源编译和链接。在Android 15系统上,可能由于以下原因导致失败:
- 系统权限模型变更导致资源编译器无法正常访问临时文件
- 新的资源处理机制与旧版aapt2存在兼容性问题
- SELinux策略或文件系统访问限制
2. 补丁组合影响
用户报告称使用特定补丁组合时会出现问题,特别是当包含"Change header"和"Custom branding"补丁时。虽然这两个补丁默认是禁用的,但即使用户没有修改它们的选项,也可能引发问题。这表明:
- 某些补丁可能对资源修改有特殊要求
- 多个补丁同时应用时可能产生资源冲突
- 资源ID分配在特定条件下可能出现问题
3. Android 15兼容性
作为新发布的系统版本,Android 15可能引入了以下变化影响ReVanced Manager:
- 新的资源压缩或优化算法
- 更改的资源表结构
- 增强的资源验证机制
解决方案
对于遇到此问题的用户,可以尝试以下解决方法:
-
使用完整APK而非分割APK:确保使用完整的YouTube APK文件进行补丁,避免使用应用商店下载的分割APK(bundle)。
-
简化补丁组合:暂时减少应用的补丁数量,特别是避免同时使用"Change header"和"Custom branding"补丁。
-
检查补丁选项:确认没有无意中修改了任何补丁的默认选项,特别是资源相关的补丁。
-
等待更新:开发团队可能需要在未来版本中针对Android 15进行专门适配。
技术建议
对于开发者而言,此问题提示需要:
- 更新内嵌的aapt2工具版本,确保与最新Android系统兼容
- 加强对资源编译阶段的错误处理和日志记录
- 针对Android 15进行全面的兼容性测试
- 考虑实现更智能的资源冲突检测和解决机制
总结
ReVanced Manager在Android 15系统上编译YouTube资源时出现的问题,反映了新系统版本与现有工具链之间的兼容性挑战。虽然通过调整补丁组合可以暂时规避问题,但根本解决需要开发团队对新系统的深入适配。用户在当前阶段可以尝试上述解决方案,同时关注项目的后续更新。
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
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover-X1-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
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-X1-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile015
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00