SD Maid SE 在 HyperOS 系统上的自动化清理问题分析
问题背景
SD Maid SE 是一款广受欢迎的 Android 设备清理工具,近期部分用户在运行 AppCleaner 功能时遇到了自动化错误。该问题主要出现在运行 HyperOS 1(基于 Android 13)的设备上,特别是 Xiaomi Poco M4 Pro 和 Redmi Note 11 等机型。
问题现象
用户在尝试使用 AppCleaner 功能清理应用缓存时,会遇到以下典型症状:
- 清理过程看似正常执行,但进度百分比始终显示为 0%
- 最终弹出错误提示:"Automation error - SD Maid couldn't figure out the screen layout"
- 实际上没有完成任何应用的缓存清理
- 部分用户还报告了频繁出现的"Setup is incomplete"提示
根本原因
经过分析,该问题主要由以下因素导致:
-
ROM 识别错误:SD Maid SE 未能正确识别 HyperOS 系统类型,特别是 Android 13 版本的 HyperOS。开发者最初认为 HyperOS 仅存在于 Android 14+ 设备上。
-
自动化适配问题:AppCleaner 的自动化清理功能依赖于对系统界面布局的识别,而 HyperOS 的界面元素与标准 MIUI 存在差异,导致自动化流程失败。
解决方案
对于遇到此问题的用户,可以尝试以下解决方法:
-
手动设置 ROM 类型:
- 进入 SD Maid SE 设置 > 常规 > ROM 检测
- 手动选择"HyperOS"或"MIUI"作为系统类型
-
更新应用版本:
- 升级到 v1.4.4 或更高版本(如 v1.4.5)
- 新版本已改进对 HyperOS 的识别支持
-
权限检查:
- 确保已授予 SD Maid SE 所有必要的权限
- 特别是无障碍服务和后台运行权限
技术细节
该问题涉及 Android 自动化清理的底层机制:
-
界面自动化:SD Maid SE 使用 AccessibilityService 来模拟用户操作,自动导航到应用的存储设置界面进行清理。
-
布局识别:工具需要识别特定界面元素(如"清除缓存"按钮)的位置和属性,不同 ROM 的界面差异会导致识别失败。
-
ROM 适配:开发者需要为不同 ROM 维护特定的布局识别规则,HyperOS 作为新系统需要额外适配。
用户建议
- 保持 SD Maid SE 应用为最新版本
- 遇到问题时生成并提交调试日志,帮助开发者定位问题
- 对于 MIUI/HyperOS 设备,定期检查权限设置,防止系统自动限制后台服务
总结
SD Maid SE 团队已意识到 HyperOS 兼容性问题,并在新版本中进行了改进。用户通过手动设置 ROM 类型或更新应用通常可以解决自动化清理失败的问题。随着 HyperOS 的普及,预计未来版本将提供更完善的适配支持。
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
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover-X1-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
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-X1-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile015
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00