OpenInTerminal项目在macOS Sonoma 14.4.1中的Finder工具栏图标显示问题解析
2025-06-03 01:14:52作者:侯霆垣
问题背景
近期有用户反馈,在升级到macOS Sonoma 14.4.1系统后,OpenInTerminal工具无法像往常一样将图标显示在Finder的工具栏中。OpenInTerminal是一款广受开发者喜爱的实用工具,它允许用户快速从Finder当前位置打开终端窗口,极大提升了工作效率。
问题现象
用户在新安装的macOS 14.4.1系统中发现:
- 虽然OpenInTerminal已正常安装
- 但无法通过常规方式将图标添加到Finder工具栏
- 右键点击Finder工具栏的"自定义工具栏"选项中也找不到相关图标
问题根源
经过排查,这实际上是macOS 14.4.1系统对Finder扩展管理机制的一个调整。从该版本开始:
- 系统要求所有Finder扩展必须先在系统设置中显式启用
- 扩展权限管理更加严格
- 扩展的可见性控制从Finder转移到了系统设置中心
解决方案
要解决这个问题,需要按照以下步骤操作:
-
启用Finder扩展权限
- 打开"系统设置"
- 导航至"隐私与安全性" → "扩展"
- 在"Finder扩展"列表中勾选OpenInTerminal
-
添加工具栏图标
- 打开任意Finder窗口
- 右键点击工具栏选择"自定义工具栏"
- 将OpenInTerminal图标拖拽到工具栏
-
验证功能
- 导航到任意目录
- 点击工具栏图标确认终端能正确打开
技术原理
这个变化反映了macOS系统对安全性要求的提升:
- 沙盒机制加强:所有扩展都需要显式授权
- 权限管理集中化:统一在系统设置中管理
- 用户控制增强:给予用户更多选择权
最佳实践建议
- 定期检查系统更新说明,了解权限变化
- 对于开发工具类应用,建议:
- 安装后立即检查扩展权限
- 将常用工具固定在工具栏
- 关注开发者社区的更新公告
总结
macOS系统的持续更新带来了更好的安全性和用户体验,但也可能改变一些常见的操作方式。OpenInTerminal作为开发者的得力助手,通过简单的权限调整即可恢复正常使用。理解系统机制的变化有助于我们更好地适应新环境,保持高效的工作流程。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 深入解析Windows内核模式驱动管理器:系统驱动管理的终极利器 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 OMNeT++中文使用手册:网络仿真的终极指南与实用教程 WebVideoDownloader:高效网页视频抓取工具全面使用指南 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
192
212
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++
649
270
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
297
111
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
384
3.68 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
857
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
243
316
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
66
96
暂无简介
Dart
632
143