SD Maid SE项目中的布局识别问题分析与解决方案
2025-06-15 00:41:20作者:鲍丁臣Ursa
问题背景
SD Maid SE是一款广受欢迎的Android设备清理工具,近期在1.4.8-rc0版本中引入了一个影响用户体验的重要问题。该问题主要出现在非root设备上执行清理操作时,系统无法正确识别应用界面布局,导致自动化清理功能失效。
问题现象
用户在使用最新版本时发现,当尝试清理设备上的缓存和临时文件时,应用无法正常执行清理操作。相反,系统会错误地滚动应用页面,导致无法定位到正确的界面元素。这一问题在Xiaomi 11 Lite 5G NE设备上运行LineageOS 22.2(基于Android 15)时尤为明显。
问题根源
经过开发团队分析,该问题源于最新版本中为提升平板设备支持而进行的界面适配调整。这些改动意外影响了部分手机设备的布局识别机制,特别是在非root环境下执行自动化操作时。
技术细节
-
布局识别机制:SD Maid SE依赖精确的界面元素定位来执行自动化清理操作。最新版本中引入的平板适配逻辑改变了原有的元素定位策略。
-
自动化执行流程:当用户触发清理操作时,应用需要:
- 定位清理确认按钮
- 模拟点击操作
- 验证操作结果 新版本中这一流程被错误地替换为页面滚动行为。
-
设备兼容性:问题特别出现在特定分辨率和DPI设置的设备上,这与平板适配逻辑的触发条件有关。
解决方案
开发团队已确认该问题,并计划在后续版本中发布修复。临时解决方案包括:
- 回退到上一个稳定版本
- 手动执行清理操作(虽然失去了自动化便利性)
- 等待官方修复更新
用户建议
对于遇到此问题的用户,建议:
- 关注应用更新通知
- 在问题修复前,可考虑使用手动清理模式
- 避免在关键清理任务中使用受影响版本
总结
这次事件凸显了Android设备碎片化带来的兼容性挑战,特别是当应用需要支持从手机到平板的各种设备形态时。SD Maid SE开发团队已快速响应此问题,预计不久将发布修复版本,恢复所有用户的正常使用体验。
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
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
415
3.19 K
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
680
160
🔥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
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
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
327
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🎉 (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
1.21 K
660