Easydict 在 macOS 15 中的取词问题分析与解决方案
2025-05-25 14:53:59作者:平淮齐Percy
Easydict 是一款优秀的 macOS 翻译工具,但在最新 macOS 15 系统中,许多用户反馈遇到了快捷键划词后迷你窗口内容为空的问题。本文将深入分析这一问题的原因,并提供完整的解决方案。
问题现象
用户报告在 macOS 15 系统中,使用 Easydict 的快捷键划词功能时,迷你翻译窗口内容显示为空。这一问题普遍出现在 Chrome、Arc、Reeder、VSCode、Adobe 全家桶、Office 全家桶等应用中,仅有备忘录应用表现正常。
问题根源分析
经过开发者确认,这一问题主要源于以下两个因素:
-
Easydict 2.8.0 版本的取词逻辑变更:新版本默认只使用 Accessibility API 进行取词,不再自动回退到 Cmd+C 复制取词方式。这一变更是为了解决剪贴板冲突问题,但导致部分应用无法正常取词。
-
macOS 15 系统的兼容性变化:虽然苹果官方未明确说明 Accessibility API 的变更,但部分应用在新系统中的取词行为确实发生了变化。
完整解决方案
基础解决方案
- 打开 Easydict 设置
- 勾选"允许强制取词"选项
- 重启 Easydict 应用
针对浏览器的额外配置
对于 Chrome、Safari、Edge 等浏览器,还需要执行以下步骤:
- 在系统设置的"隐私与安全性"中
- 找到"自动化"选项
- 确保 Easydict 已被授权执行自动化脚本
权限全面检查
为确保所有功能正常工作,请确认以下系统权限均已正确配置:
- 辅助功能权限
- 屏幕录制权限(部分应用需要)
- 自动化脚本执行权限
技术背景
Easydict 支持多种取词方式,各有优缺点:
- Accessibility API:系统原生支持,最优雅的解决方案,但部分应用不支持
- Cmd+C 复制取词:兼容性最好,但会干扰剪贴板内容
- AppleScript:专为浏览器优化,需要额外权限
2.8.0 版本之前的 Easydict 会在 Accessibility 取词失败后自动尝试 Cmd+C 方式,但这一行为可能导致剪贴板内容被意外修改。新版本出于稳定性考虑,默认只使用 Accessibility API。
最佳实践建议
- 对于日常使用,建议开启"强制取词"选项以获得最佳兼容性
- 如果在意剪贴板内容,可以仅对特定应用开启强制取词
- 定期检查系统权限设置,特别是升级 macOS 后
总结
Easydict 在 macOS 15 中的取词问题主要是由于安全策略变更和取词逻辑优化导致的。通过合理配置强制取词选项和相关权限,用户可以恢复完整的划词翻译功能。理解不同取词方式的工作原理,有助于用户根据自身需求做出最佳配置选择。
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
最新内容推荐
全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 Launch4j中文版:Java应用程序打包成EXE的终极解决方案 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 基于Matlab的等几何分析IGA软件包:工程计算与几何建模的完美融合 XMODEM协议C语言实现:嵌入式系统串口文件传输的经典解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南
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