首页
/ mihomo-party在macOS 15上的开机自启动问题分析与解决方案

mihomo-party在macOS 15上的开机自启动问题分析与解决方案

2025-05-20 06:12:36作者:廉彬冶Miranda

问题背景

mihomo-party是一款流行的网络工具,近期有用户反馈在升级到macOS 15系统后,程序的开机自启动功能出现异常。具体表现为在设置中开启"开机自启"选项时,系统会返回错误提示:"未获得授权将Apple事件发送给System Events"(错误代码-1743)。

问题分析

经过技术团队调查,这个问题主要与macOS 15的安全机制变更有关。macOS 15进一步强化了系统安全性,特别是在应用程序间通信(Apple Events)方面增加了更严格的权限控制。当mihomo-party尝试通过System Events服务添加登录项时,系统会阻止这一操作,除非获得明确授权。

解决方案

方法一:完整卸载后重新安装

  1. 使用AppCleaner等专业卸载工具彻底移除mihomo-party
  2. 手动检查并删除以下位置的残留文件:
    • /Applications/mihomo-party.app
    • ~/Library/Application Support/mihomo-party
  3. 从官方网站下载最新的DMG安装包
  4. 重新安装应用程序

方法二:授予必要权限

  1. 打开"系统设置" → "隐私与安全性"
  2. 在"自动化"选项卡中找到System Events
  3. 确保mihomo-party有权限访问System Events服务
  4. 重启应用程序后再次尝试开启开机自启动

技术原理

macOS使用login items机制管理开机自启动程序。当应用程序尝试添加自身为登录项时,需要通过AppleScript与System Events服务交互。macOS 15引入了更严格的TCC(透明、同意和控制)机制,要求用户明确授权这类跨进程通信。

预防措施

  1. 建议用户通过官方DMG安装包进行安装,避免使用应用内更新功能
  2. 安装过程中如出现权限请求弹窗,应选择允许
  3. 定期检查应用程序更新,开发者会持续优化对新系统的兼容性

总结

macOS 15的安全增强措施虽然提高了系统安全性,但也带来了一些兼容性挑战。通过正确的安装方式和权限管理,用户可以顺利解决mihomo-party的开机自启动问题。开发团队将持续关注系统更新带来的影响,并及时发布优化版本。

登录后查看全文
热门项目推荐

热门内容推荐

最新内容推荐

项目优选

收起
docsdocs
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
159
2.01 K
kernelkernel
deepin linux kernel
C
22
6
pytorchpytorch
Ascend Extension for PyTorch
Python
42
74
ops-mathops-math
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++
522
53
RuoYi-Vue3RuoYi-Vue3
🎉 (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
946
556
ohos_react_nativeohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
197
279
openHiTLSopenHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
995
396
communitycommunity
本项目是CANN开源社区的核心管理仓库,包含社区的治理章程、治理组织、通用操作指引及流程规范等基础信息
364
13
openGauss-serveropenGauss-server
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
146
191
金融AI编程实战金融AI编程实战
为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Python
75
71