LSPosed Framework模块发布:提交到官方仓库
你是否开发了一款优秀的Xposed模块,希望让更多LSPosed用户发现和使用?本文将详细介绍如何将你的模块提交到LSPosed官方仓库,让你的作品在LSPosed Framework生态中获得更多曝光。
官方仓库概述
LSPosed拥有独立的模块仓库系统,开发者可以提交模块到官方仓库,用户则可以直接在LSPosed管理器中下载和更新这些模块。
官方仓库地址为:https://gitcode.com/gh_mirrors/ls/LSPosed(注:实际提交需通过GitHub仓库)
提交前准备
在提交模块前,请确保你的模块符合以下要求:
- 完整支持Android 8.1 ~ 14系统版本
- 遵循Xposed Framework API规范开发
- 包含必要的模块信息和说明文档
- 确保模块稳定运行,无严重bug
相关API文档可参考:Xposed Framework API
提交步骤
1. 准备模块元数据
模块需要包含以下元数据文件:
module.prop:模块基本信息README.md:模块详细说明icon.png:模块图标(建议尺寸:512x512px)
模块图标示例
2. 创建GitHub仓库
在GitHub上创建一个新仓库,仓库命名格式为:模块包名(例如:com.example.module)。
3. 提交模块代码
将你的模块代码和元数据文件提交到创建的GitHub仓库中。确保代码结构清晰,包含必要的构建文件。
相关构建配置可参考项目中的:gradle.properties
4. 提交Pull Request
访问LSPosed官方模块仓库:https://gitcode.com/gh_mirrors/ls/LSPosed,提交Pull Request,等待审核。
审核标准
LSPosed官方仓库对提交的模块有以下审核标准:
- 功能完整性:模块需具备完整的功能实现
- 安全性:无恶意代码或隐私泄露风险
- 兼容性:与主流Android版本和LSPosed框架兼容
- 稳定性:无频繁崩溃或严重bug
- 更新维护:开发者需保持模块的持续更新
模块管理
提交成功后,你可以通过以下方式管理你的模块:
- 更新模块:直接更新你的GitHub仓库,LSPosed仓库会自动同步
- 下架模块:联系LSPosed管理团队处理
- 问题反馈:通过GitHub Issues接收用户反馈
常见问题
Q: 模块提交后多久会被审核?
A: 通常审核会在3-7个工作日内完成,具体时间取决于提交量。
Q: 如何更新已发布的模块?
A: 只需更新你的GitHub仓库,LSPosed仓库会定期同步更新。
Q: 模块被拒绝后可以重新提交吗?
A: 可以,根据审核意见修改后可再次提交。
结语
通过本文介绍的步骤,你可以顺利将自己开发的模块提交到LSPosed官方仓库。提交模块不仅能让更多用户使用你的作品,还能为LSPosed生态系统贡献力量。
如果你在提交过程中遇到问题,可以通过以下方式获取帮助:
- 官方文档:README.md
- 社区支持:LSPosed Telegram群组
- 问题反馈:提交issue
祝你的模块开发顺利,在LSPosed生态中获得成功!
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0152- DDeepSeek-V4-ProDeepSeek-V4-Pro(总参数 1.6 万亿,激活 49B)面向复杂推理和高级编程任务,在代码竞赛、数学推理、Agent 工作流等场景表现优异,性能接近国际前沿闭源模型。Python00
LongCat-Video-Avatar-1.5最新开源LongCat-Video-Avatar 1.5 版本,这是一款经过升级的开源框架,专注于音频驱动人物视频生成的极致实证优化与生产级就绪能力。该版本在 LongCat-Video 基础模型之上构建,可生成高度稳定的商用级虚拟人视频,支持音频-文本转视频(AT2V)、音频-文本-图像转视频(ATI2V)以及视频续播等原生任务,并能无缝兼容单流与多流音频输入。00
auto-devAutoDev 是一个 AI 驱动的辅助编程插件。AutoDev 支持一键生成测试、代码、提交信息等,还能够与您的需求管理系统(例如Jira、Trello、Github Issue 等)直接对接。 在IDE 中,您只需简单点击,AutoDev 会根据您的需求自动为您生成代码。Kotlin03
Intern-S2-PreviewIntern-S2-Preview,这是一款高效的350亿参数科学多模态基础模型。除了常规的参数与数据规模扩展外,Intern-S2-Preview探索了任务扩展:通过提升科学任务的难度、多样性与覆盖范围,进一步释放模型能力。Python00
skillhubopenJiuwen 生态的 Skill 托管与分发开源方案,支持自建与可选 ClawHub 兼容。Python0112