如何解决OneMore插件在ARM架构下Table of Contents功能异常问题
OneMore是一款强大的OneNote插件,提供了许多实用功能,其中Table of Contents(目录)功能能够帮助用户快速生成和管理笔记的结构。然而,在ARM架构设备上,部分用户可能会遇到该功能异常的问题。本文将详细分析可能的原因并提供解决方案。
功能概述:OneMore的Table of Contents
OneMore的Table of Contents功能允许用户在OneNote中自动生成文档目录,支持多种自定义选项。通过InsertTocCommand类(OneMore/Commands/Snippets/InsertTocCommand.cs)实现,用户可以通过对话框设置目录级别、样式和位置等参数。
 图:OneMore的命令面板界面,可访问Table of Contents功能
ARM架构下的常见异常表现
在ARM架构设备上使用Table of Contents功能时,可能会遇到以下问题:
- 目录生成后无法正确显示层级结构
- 刷新目录时程序无响应或崩溃
- 目录中的链接无法跳转至对应章节
- 对话框选项显示异常或无法交互
这些问题主要与ARM架构下的兼容性处理有关,特别是在资源加载和UI渲染方面。
异常原因分析
1. 架构相关代码处理
OneMore在多个文件中涉及架构检测,例如CheckBitnessAction.cs中:
if (osarc == Architecture.Arm64)
{
// ARM64架构下的特殊处理逻辑
return (onearc == Architecture.Arm64 && urarc == Architecture.Arm64)
|| (onearc == Architecture.X64 && urarc == Architecture.X64);
}
如果Table of Contents功能未正确处理ARM64架构的特殊情况,可能导致功能异常。
2. 目录生成逻辑
PageTocGenerator类(OneMore/Commands/Snippets/TocGenerators/PageTocGenerator.cs)负责实际的目录生成工作。在ARM设备上,可能存在以下问题:
- 表格宽度计算错误(MinToCWidth常量处理)
- 线程安全问题导致的UI渲染异常
- 资源文件加载路径错误
3. 资源文件处理
在ARM架构下,资源文件的加载可能存在路径或格式问题。例如在Resources.Designer.cs中:
/// Looks up a localized string similar to Table of Contents.
internal static string InsertTocCommand_TOC {
get {
return ResourceManager.GetString("InsertTocCommand_TOC", resourceCulture);
}
}
如果资源文件未正确编译或加载,会导致目录功能相关的文本和图标无法正常显示。
解决方案与修复步骤
1. 确保使用最新版本
OneMore团队持续改进ARM架构支持,通过以下命令获取最新代码:
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/on/OneMore
cd OneMore
2. 手动调整目录生成参数
如果目录显示异常,可以尝试修改目录生成参数:
- 在OneNote中打开需要生成目录的页面
- 启动OneMore命令面板(默认快捷键
Ctrl+Shift+P) - 选择"Table of Contents"命令
- 在弹出的对话框中(InsertTocDialog.cs)调整以下参数:
- 减少目录层级(Levels)
- 更改目录位置(Location)
- 取消勾选"Right-align page numbers"选项
 图:Table of Contents设置对话框
3. 运行诊断工具
OneMore提供了诊断工具,可以帮助识别问题:
- 打开OneMore设置
- 导航至"Tools"选项卡
- 点击"Run Diagnostics"按钮
- 查看生成的日志文件(可在
SessionLogger.cs中找到日志配置)
4. 手动编译适配ARM架构
如果上述方法无效,可以尝试手动编译针对ARM架构的版本:
msbuild OneMore.sln /p:Platform=ARM64 /p:Configuration=Release
预防未来问题
为避免Table of Contents功能在ARM架构下出现异常,建议:
- 定期更新OneMore至最新版本
- 在修改笔记结构后使用"Refresh TOC"功能更新目录
- 避免在目录中使用过于复杂的格式或特殊字符
- 如遇问题,可通过[docs/developers/Debugging OneMore.htm](https://gitcode.com/gh_mirrors/on/OneMore/blob/27d5f5c3b1b1d3842d1be52e4c919daca0748af8/docs/developers/Debugging OneMore.htm?utm_source=gitcode_repo_files)提供的方法收集调试信息
总结
OneMore的Table of Contents功能在ARM架构下的异常通常与架构兼容性、资源加载或参数设置有关。通过更新软件、调整生成参数或手动编译适配版本,大多数问题都可以得到解决。如果遇到复杂问题,建议查阅官方文档或提交issue获取帮助。
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
