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。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C030
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