Violentmonkey 中 Firefox 下 ArrayBuffer 请求发送失败问题分析
2025-06-01 12:07:02作者:傅爽业Veleda
问题背景
在 Violentmonkey 用户脚本开发中,开发者发现当尝试通过 GM.xmlHttpRequest 发送 ArrayBuffer 或 Uint8Array 类型的数据时,在 Firefox 浏览器中会出现请求失败的情况。具体表现为:
- 当数据为 Uint8Array 时,控制台报错:"Error: String contains an invalid character"
- 当数据为 ArrayBuffer 时,控制台报错:"Error: a.indexOf is not a function"
技术分析
问题根源
经过深入分析,发现问题的核心在于 Violentmonkey 的请求处理逻辑中存在一个条件判断错误。在 Firefox 浏览器环境下,当需要发送二进制数据时,代码会检查浏览器版本是否大于等于 56(Firefox 56 开始支持某些特定的二进制数据处理方式)。
然而,在部分情况下,版本检查变量 IS_FIREFOX 没有被正确初始化为实际的 Firefox 版本号,而是保持为布尔值 true。这导致版本检查表达式 IS_FIREFOX >= 56 始终无法通过,进而触发了错误的数据处理路径。
影响范围
该问题主要影响以下场景:
- 使用 Firefox 浏览器
- 在 HTTP 协议(非 HTTPS)的网站上运行用户脚本
- 尝试通过 GM.xmlHttpRequest 发送 ArrayBuffer 或 Uint8Array 类型数据
临时解决方案
对于遇到此问题的开发者,可以采取以下临时解决方案:
- 在用户脚本元数据中添加
@inject-into content指令,强制使用内容脚本注入模式 - 将二进制数据转换为 Base64 字符串形式发送
技术细节
正确的数据处理逻辑
在正常情况下,当检测到 Firefox 56+ 版本时,Violentmonkey 应该将二进制数据包装为 [data] 数组形式发送。这种处理方式能够确保二进制数据被正确传输。
错误的数据处理路径
当版本检查失败时,代码错误地将数据包装为 [data, 'bin'] 形式。这种格式在 Firefox 中无法被正确处理,导致了上述错误信息的出现。
开发者建议
对于用户脚本开发者,在处理二进制数据请求时,建议:
- 始终测试脚本在不同浏览器下的兼容性
- 对于关键功能,考虑提供多种数据发送方式的备选方案
- 关注 Violentmonkey 的版本更新,及时获取问题修复
总结
这个案例展示了浏览器扩展开发中版本兼容性处理的重要性。即使是简单的条件判断错误,也可能导致功能完全失效。Violentmonkey 团队已经确认了这个问题,并将在后续版本中修复。在此期间,开发者可以采用上述临时解决方案确保脚本的正常运行。
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
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
245
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
暂无简介
Dart
672
157
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++
662
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
323
🔥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
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218