InjectionIII项目在iOS设备上运行失败的解决方案
2025-06-14 03:46:42作者:侯霆垣
问题背景
在使用InjectionIII进行iOS开发时,开发者可能会遇到无法在iOS设备上运行的问题,并收到关于代码签名无效的错误提示。这类问题通常表现为尝试加载.dylib文件时失败,并显示"Loading .dylib has failed due to invalid code signing"的错误信息。
错误现象
当开发者尝试在iOS设备上使用InjectionIII时,控制台会输出以下关键错误信息:
- dlopen()函数加载.dylib文件失败
- 错误明确指出是由于代码签名无效导致
- 系统建议添加Run Script/Build Phase来解决签名问题
问题原因
这个问题的根本原因是InjectionIII生成的动态库(.dylib)没有正确的代码签名,导致iOS设备拒绝加载。iOS系统对代码签名有严格要求,任何未正确签名的可执行文件都无法运行。
解决方案
1. 添加Run Script构建阶段
首先,需要在Xcode项目中添加一个Run Script构建阶段,这是解决签名问题的关键步骤。具体脚本内容如下:
RESOURCES=/Applications/InjectionIII.app/Contents/Resources
if [ -f "$RESOURCES/copy_bundle.sh" ]; then
"$RESOURCES/copy_bundle.sh"
fi
defaults write com.johnholdsworth.InjectionIII "项目完整路径" "$EXPANDED_CODE_SIGN_IDENTITY"
2. 特别注意项目路径
对于使用.xcworkspace的项目,必须特别注意路径设置:
- 必须使用.xcworkspace文件的完整路径(包括.xcworkspace扩展名)
- 不能只使用项目文件夹路径
- 路径中不能使用$PROJECT_FILE_PATH变量,必须使用绝对路径
3. 验证签名
添加脚本后,建议:
- 清理项目(Clean Build Folder)
- 重新构建项目
- 检查InjectionIII是否能正常工作
技术原理
这个解决方案的工作原理是:
- 通过defaults命令将项目的代码签名身份写入InjectionIII的偏好设置
- InjectionIII在生成动态库时会使用这个签名身份
- 生成的.dylib文件将具有与主应用相同的有效签名
- iOS系统会接受这个签名并允许加载动态库
常见误区
开发者在解决这个问题时常犯的错误包括:
- 只添加了脚本但没有正确指定项目路径
- 对于workspace项目,没有包含.xcworkspace扩展名
- 使用了相对路径或环境变量而不是绝对路径
- 添加脚本后没有清理和重新构建项目
总结
InjectionIII在iOS设备上的签名问题是一个常见但容易解决的问题。关键在于正确配置Run Script构建阶段,并确保使用.xcworkspace文件的完整路径。通过这种方法,开发者可以充分利用InjectionIII的热重载功能,提高iOS开发效率。
如果按照上述步骤操作后问题仍然存在,建议检查Xcode的代码签名设置是否正确,并确认开发者账号有有效的签名证书。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
414
3.19 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
暂无简介
Dart
680
160
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++
689
326
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
660
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
493