ADB工具箱:强大易用的Android设备图形化管理工具
ADB工具箱(ADB Toolbox)是一款基于Flutter开发的跨平台ADB GUI客户端,专为Android开发者和普通用户设计,提供直观的图形界面来管理Android设备。这款工具支持Windows、macOS、Linux和Android四大平台,让ADB命令行功能变得触手可及,同时扩展了许多ADB命令行无法直接实现的实用功能。
🚀 核心功能特色
跨平台设备管理体验 ADB工具箱最大的优势在于其出色的跨平台兼容性,无论您使用的是哪种操作系统,都能获得一致的设备管理体验。工具支持多设备同时调试,让您轻松管理多个连接的Android设备。
智能设备连接功能 告别复杂的命令行操作,ADB工具箱提供扫码连接和局域网自动发现功能,让设备连接变得简单快捷。只需扫描二维码或等待工具自动发现同一网络下的设备,即可快速建立连接。
📱 应用管理与系统工具
高效应用管理解决方案 ADB工具箱内置强大的应用管理器,支持应用的安装、卸载、更新等操作。通过直观的图形界面,您可以轻松管理设备上的所有应用,无需记忆复杂的ADB命令。
系统级调试工具集 工具集成了桌面启动器、进程管理、任务管理等系统级调试功能。这些功能原本需要通过复杂的ADB命令才能实现,现在只需点击几下即可完成。
🔧 高级调试功能
免Root设备调试 ADB工具箱支持为设备免Root开启ADB功能,让您无需获取root权限就能进行深度调试。同时还支持Android设备间的免root连接,极大扩展了调试的灵活性。
历史命令记录与回放 工具会自动记录所有执行的ADB命令,方便您查看历史操作和快速重复常用命令。这个功能特别适合需要反复执行相同调试操作的用户。
🎯 特色快捷功能
一键快捷启动工具 ADB工具箱内置了多种实用工具的一键启动功能,包括:
- Scene系统监控工具
- 黑域后台管理
- 冰箱应用冻结
- Shizuku权限管理
这些工具的快速启动大大提升了调试效率,让您专注于开发而不是工具配置。
系统级ADB集成 支持将ADB安装到系统环境,确保ADB命令在任何位置都能正常执行。这个功能对于需要频繁使用ADB命令的开发者来说非常实用。
📊 实时设备监控
设备状态仪表盘 ADB工具箱提供直观的设备状态监控仪表盘,实时显示设备的CPU、内存、网络等关键指标。通过可视化的方式展示设备运行状态,让您快速了解设备性能状况。
网络调试支持 工具支持远程网络调试功能,让您可以通过网络连接设备进行调试,摆脱USB线缆的限制。这个功能特别适合需要同时调试多台设备的场景。
🌈 个性化主题设置
ADB工具箱支持主题切换功能,提供多种视觉主题选择,让您根据个人喜好自定义界面外观。深色模式、浅色模式随心切换,保护眼睛的同时提升使用体验。
🔄 多设备协同工作
批量操作支持 支持对多个设备同时执行相同的操作,大大提升了批量设备管理的效率。无论是应用安装、文件推送还是命令执行,都能一键完成。
设备间文件互传 提供便捷的设备间文件传输功能,支持拖拽操作和批量传输,让文件管理变得更加简单直观。
🛠️ 开发者友好设计
插件扩展架构 ADB工具箱采用可扩展的插件架构,开发者可以根据需要自行开发功能插件,不断丰富工具的功能生态。
详细日志记录 工具提供完整的操作日志记录,所有执行的命令和操作结果都会详细记录,方便排查问题和审计操作历史。
📦 安装与使用
ADB工具箱提供简单的一键安装体验,支持多种安装方式。工具会自动检测系统环境并配置所需的ADB环境,让您快速开始使用。
系统要求
- Windows 7及以上版本
- macOS 10.12及以上版本
- Linux主流发行版
- Android 5.0及以上版本
使用建议 建议在开始使用前阅读工具的帮助文档,了解各项功能的具体用法。工具提供了详细的使用指南和常见问题解答,帮助您快速上手。
ADB工具箱通过将复杂的ADB命令可视化,为Android开发和设备管理提供了全新的体验。无论是专业开发者还是普通用户,都能通过这个工具轻松管理Android设备,提升工作效率。工具的持续更新和功能扩展确保了它能够满足不断变化的开发需求。
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





