SurfingKeys插件中chrome.storage.local使用问题解析
2025-06-06 03:18:53作者:侯霆垣
问题背景
SurfingKeys作为一款流行的浏览器扩展工具,近期在1.17版本中出现了一个影响用户使用的技术问题。当用户尝试在任何网页上使用该插件时,控制台会抛出"TypeError: Cannot read properties of undefined (reading 'local')"的错误提示,导致插件功能无法正常使用。
问题根源分析
经过技术排查,发现该问题的核心原因是插件从Manifest V2(Mv2)升级到Manifest V3(Mv3)版本后,Chrome浏览器对扩展API的权限管理更加严格。具体表现为:
- 在Mv3版本中,
chrome.storage.localAPI不再允许在用户设置代码片段(setting snippets)中直接调用 - 许多用户习惯在配置中使用
chrome.storage.local.set({"noPdfViewer": 1})来禁用PDF查看器功能 - 这种用法在新的安全限制下会导致JavaScript运行时错误,进而影响整个插件的正常运行
解决方案
针对这一问题,社区用户和开发者共同探讨出了以下解决方案:
-
推荐方案:使用插件内置的settings对象替代chrome.storage API
- 将原有的
chrome.storage.local.set({"noPdfViewer": 1}) - 修改为
settings.noPdfViewer=true(注意等号两边不要有空格)
- 将原有的
-
临时方案:对于急需使用的用户,可以暂时降级到1.16.1版本
技术原理深入
Manifest V3是Chrome扩展平台的一次重大安全升级,主要变化包括:
- 限制部分API在内容脚本中的使用
- 加强权限管理,要求更明确的权限声明
- 禁止在用户脚本中直接访问某些敏感API
这些变化虽然提高了安全性,但也带来了兼容性问题。SurfingKeys作为功能强大的插件,需要适应这些变化,将部分功能实现方式从直接调用浏览器API改为通过插件内置机制实现。
最佳实践建议
- 检查所有自定义配置中是否使用了chrome.storage相关API
- 优先使用插件提供的settings对象进行配置
- 保持插件版本更新,及时获取兼容性修复
- 对于复杂配置需求,考虑使用插件提供的其他扩展机制
未来展望
随着浏览器安全模型的不断演进,插件开发者需要持续关注平台变化并及时调整实现方式。SurfingKeys团队已经意识到这一问题,并计划在后续版本中进一步完善settings机制,提供更友好的配置接口,确保用户在享受强大功能的同时,也能获得稳定的使用体验。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C036
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
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
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-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
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
最新内容推荐
基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 基于Matlab的等几何分析IGA软件包:工程计算与几何建模的完美融合 谷歌浏览器跨域插件Allow-Control-Allow-Origin:前端开发调试必备神器 高效验证码识别解决方案:OCRServer资源文件深度解析与应用指南 XMODEM协议C语言实现:嵌入式系统串口文件传输的经典解决方案 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 操作系统概念第六版PDF资源全面指南:适用场景与使用教程 PADS元器件位号居中脚本:提升PCB设计效率的自动化利器
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
427
3.28 K
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
344
Ascend Extension for PyTorch
Python
235
268
暂无简介
Dart
686
161
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
327
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
62
33
🔥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
🎉 (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
1.22 K
669