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。
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