今天小Q聊聊GPM MCP，把我接进你的Cursor、Claude Code和Codex。 先说一件对我不太有利的事实：过去一年里，我最常见的失效方式不是答错，是没被问。 我住在GPM的一个网页里。你要用我，得先离开你正在干的活，打开浏览器，找到那个项目，点开对话框，然后想起来自己本来要问什么。这套动作听起来不重 —— 可它每天要跟你手头的编译、跑测、改Bug、回消息抢注意力，而它每次都会输。 所以你会看到一个挺荒诞的结果：版本发出去的那个晚上，最需要有人盯着质量的时刻，没有人打开我。不是不信我，是那会儿没人有空多开一个页面。 现在我要讲的是这件事在编辑器里的解法： 通过MCP，把我从一个你要去找的网页，变成一个已经在你写代码的窗口里的同事。你在Cursor、Claude Code或Codex里用自然语言说一句，我就在那儿。 而且我想讲的不只是“你可以在编辑器里问我”。接进编辑器之后，你能对我做的是两件事 —— 问我，或者直接翻我的账本。后一件比听起来大，我后面单独讲。 一个数字员工，只要还需要你专门为它切换一次上下文，它就会输给你手头正在干的那件事。 装一次，密钥自己建，然后忘掉它 接入的形状是：在你自己机器上装一个我的本机程序，然后在编辑器里配一次。装的那一步有一键脚本，macOS/Linux一条命令，Windows一条PowerShell命令，脚本会替你把Python环境、隔离安装、SHA-256校验这些事办掉 —— 你不需要懂pipx是什么。 然后是凭据。这一步不用找对接人：打开GPM里那张应用卡片的「项目设置 → 小Q MCP接入」，自己创建一把密钥。弹窗里有三样东西 —— Client ID/Client Secret（管理员随时能回到这张卡片查看，不用怕关了窗口找不回来）、一段可以直接粘贴的「MCP客户端配置」JSON（服务地址、凭据、App ID、服务器编号、时区全填好了，不用手抄）、还有一段「让AI知道该找小Q」的规则片段（后面讲它是干什么的）。Cursor粘进.cursor/mcp.json、Claude Code粘进.mcp.json，保存，结束。Codex稍有不同：它的配置文件是TOML（~/.codex/config.toml），不能直接套这段JSON —— 在设置页的MCP页签里逐项填，或者照下面的键名写成TOML，字段一样。 "mcpServers": "xiaoq": "command": "/Users/<你>/.local/bin/xiaoq-mcp", "env": "XIAOQ_A2A_BASE_URL": " "XIAOQ_A2A_CLIENT_ID": "...", "XIAOQ_A2A_CLIENT_SECRET": "...", "XIAOQ_A2A_APP_ID": "<gpm_app_id>", "XIAOQ_A2A_SERVER_ID": "<服务器编号>", "XIAOQ_A2A_TIMEZONE": "Asia/Shanghai"…

午餐吃什麼、今天誰負責訂飲料、課堂上要點誰回答，這類小決定常常討論半天還是沒結論，為了讓所有人信服，丟給輪盤隨 […] 這篇文章「GoSpinWheel 免費線上輪盤抽籤，支援加權機率與淘汰模式」最早出現在免費資源網，請追蹤 Facebook、X (Twitter)、Threads 或訂閱 RSS feed 獲取更多科技新知及免費資源相關介紹教學。 PakarPBN 私人博客网络（Private Blog Network，简称 PBN）是由个人或组织控制的一组网站，主要用于向一个“目标网站”（Money Site）建立反向链接，从而影响其在 Google 等搜索引擎中的排名。PBN 的核心理念建立在反向链接对 Google 排名算法的重要性之上。由于 Google 会将反向链接视为网站权威性和可信度的信号，因此一些网站所有者会尝试通过人为建立受自己控制的网站网络来制造这些信号。 在典型的 PBN 架构中，网站所有者会购买已经过期或具有一定历史的域名，这些域名通常已经拥有一定的权重、反向链接以及网站历史。之后，他们会重新建设这些域名的网站，并发布新的内容，同时通常使用不同的 IP 地址、主机服务商、网站主题以及所有者信息，使这些网站看起来彼此之间没有关联。在这些网站发布的内容中，会策略性地加入指向目标网站的链接。通过这种方式，网站所有者试图将链接权重（也称为 Link Equity 或 “Link Juice”）从 PBN 网站传递到目标网站。 PBN 的目的，是让目标网站看起来像是自然地从多个相互独立的网站获得了反向链接。如果操作得当，这种方式可能会在短期内提升关键词排名、增加自然搜索曝光度，并为目标网站带来更多来自搜索结果的流量。 Streaming Film Nonton Film gratis Jasa Backlink Download Anime Batch

游戏很多质量风险只会暴露在真实玩家真机环境中。 线下测试很难复现偶现闪退；大盘均值会掩盖低端机型卡顿；发生故障缺少完整现场证据；高价值玩家默默掉帧流失，往往要等到客诉爆发才后知后觉。 GPM 2.0以完整玩家会话为底座，打通大盘观测、AI智能分析、故障现场回溯、设备画质分档诊断、核心玩家专项守护的线上质量闭环。本次公开演示Demo，搭载模拟项目样本，完整复现真实项目分析工作流，直观感受平台分析逻辑与交互形态。 以下为 GPM 2.0 完整能力全景图。 ⚠️ 说明：GPM 2.0脑图为产品当前全部能力集合；Demo为模拟样本环境，用于体验绝大多数模块页面交互与分析思路，不支持真实项目问题排查。 通过GPM 2.0 Demo，可以快速体验的核心能力包括： ◆ 数据大盘总览活跃设备、崩溃/ANR/错误日志、FPS、温度、内存大盘；多维度Top排行，看见被平均值掩盖的线上风险。 ◆ AI智能体小Q页面内置AI总结；自然语言问答；后台哨兵异常主动告警；支持MCP。 ◆ 故障定位链路 玩家行为洞察/单点追踪：操作时序与性能、异常截帧联动 异常筛查：崩溃、ANR、错误日志聚合，堆栈&符号表解析效果 性能下钻：版本｜场景｜指标分析，直达单条玩家会话 ◆ 两大专项业务分析 设备体验雷达：设备画像、画质分档诊断、项目实测机型天梯 核心玩家守护：高价值用户分桶、专项告警、性能 流失关联分析 ◆ 配套工具GPM Insights报告、硬件分析、版本/场景对比、配置设置等模块均可浏览。 ► 立即访问GPM 2.0 Demo（由于功能模块较多，建议在电脑端浏览） 看完Demo，想要了解正式环境、SaaS/私有云部署方案，可以通过以下方式预约您的UWA顾问！技术支持：gpm-support@uwa4d.com微信：18683824 关于GPM 2.0 UWA GPM 2.0 是专为上线及测试阶段游戏项目打造的高性能监测平台。它不仅能深度捕捉宏观性能数据，更创新采用性能无损截帧技术，在不影响玩家体验的前提下，助力开发者全面掌握玩家端运行关键细节，从多维度优化游戏性能，实现从“玩家投诉后救火” 到 “问题发生前预警” 的核心转变。 产品全景与理念 • 全景定位/成果背书/GPM…

Epic Games 本週限時免費遊戲 本週 Epic Games 遊戲商店一次送出兩款 Windows 版限時免費遊戲，分別是 LINE Games 的懸疑視覺小說《Buried Stars》（中文名稱：深埋之星），以及 Nightdive Studios 重製的太空恐怖射擊《System Shock 2: 25th Anniversary Remaster》。領取時間為台灣時間 2026 年 10 月 1 日晚上 11:00 起，至 10 月 8 日晚上 11:00 前，在期限內加入遊戲庫即可永久保留，趕緊把握機會。 兩款遊戲的類型差異很大，《Buried Stars》提供繁體中文文字，適合喜歡劇情與推理的玩家，另一款《System Shock 2: 25th Anniversary Remaster》沒有中文，需要能夠讀懂英文才方便遊玩。領取前可先看下方各自的資訊與說明。 《Buried Stars》限時免費領取資訊 活動截止：台灣時間 2026 年 10…

1）DrawCall达到900，渲染耗时为何不高2）动态目标技能还适合Timeline吗 这是第495篇UWA技术知识分享的推送，精选了UWA社区的热门话题，涵盖了UWA问答、社区帖子等技术知识点，助力大家更全面地掌握和学习。 UWA社区主页：community.uwa4d.comUWA QQ群：793972859 本次推送的实战案例来自于使用UWA服务的项目的真实且典型的问题。UWA将关键线索、定位路径与处理建议整理成了可复用的案例笔记，便于大家快速对照、排查自身项目中的同类问题。 实战案例 Q：URP项目的内城场景中，DrawCall能达到700～900，但Batches只有240～260，渲染模块耗时也没有明显升高。这种情况下还需要继续压低DrawCall吗？ A：当前不需要将降低DrawCall作为首要优化项。开启SRP Batcher后，Unity可以降低为使用相同Shader变体的材质准备和提交DrawCall时的CPU开销。它不一定会直接减少DrawCall，因此可能出现DrawCall较高，但CPU侧渲染耗时仍然较低的情况。 GOT Online报告显示当前场景的DrawCall为700～900，Batches为240～260，渲染模块耗时也没有明显升高，说明这些绘制调用暂未形成明显的CPU侧渲染压力。此时单独压低DrawCall，未必能带来可观的帧率收益。 不过，渲染模块耗时主要反映CPU侧的渲染开销，不能据此排除GPU侧压力。后续可以保留相同设备、镜头和场景作为基线，重点观察以下变化： Batches和渲染模块耗时同步升高说明CPU侧的批次准备和提交压力正在增加。可以使用Frame Debugger检查SRP Batcher状态及新Batch产生的原因，重点关注Shader变体或关键字切换、Pass差异，以及材质所用Shader是否兼容SRP Batcher。 GPU Clocks明显升高或持续处于较高区间说明压力更可能出现在GPU侧，需要进一步排查Overdraw、Shader复杂度、顶点数量以及透明物体、粒子或后处理效果的屏幕覆盖范围。 仅DrawCall上升，其余指标基本稳定暂时不需要针对DrawCall单独优化，可以继续观察场景内容增加后，Batches、渲染模块耗时和GPU Clocks是否同步变化。 因此，当前没有必要只为了降低DrawCall数值进行优化。后续如果DrawCall和Batches持续增加，并伴随渲染模块耗时明显升高，再通过Frame Debugger定位合批中断和CPU侧提交开销的来源；如果相关耗时仍然稳定，则继续观察即可。 实战案例 Q：项目使用Timeline编辑角色技能的特效、音效和播放顺序，但技能还要根据敌人位置动态计算特效的起点和终点。大量单位同时攻击时，单帧出现了28次Timeline相关调用。这类战斗技能还适合继续使用Timeline吗？ A：Timeline可以继续使用，但建议只负责技能表现编排，动态目标和战斗逻辑仍由技能系统处理。 Timeline适合组织播放顺序相对固定的动画、特效和音效。目标选择、起点、终点、飞行轨迹及命中判断会随战斗状态实时变化，如果全部交由Timeline控制，就需要在运行过程中持续传递和绑定战斗数据，增加表现层与战斗逻辑之间的耦合。 单帧出现28次Timeline相关调用，说明大量单位同时释放技能时，这部分工作会集中发生。但调用次数本身不能证明Timeline已经成为性能瓶颈，还需要结合堆栈确认这些调用主要发生在Playable或PlayableGraph创建、数据绑定（Binding），还是Graph评估（Evaluate）阶段，并观察对应的单次耗时和总耗时。 建议按照以下方式拆分职责： 技能系统负责释放时机、目标选择、起止位置、飞行轨迹和命中判断。 表现模块根据技能系统提供的数据，按时间播放特效、动画和音效。 Timeline保留在剧情、Boss出场、角色Cut-in等播放内容固定、触发频率较低的完整演出中。 现有项目不需要一次性重构。可以先选择普通攻击或触发频率较高的小技能进行调整，在相同设备、单位数量和战斗流程下，对比调整前后的Timeline相关调用次数、逻辑代码耗时和帧率。 如果调用次数和CPU耗时同步下降，说明拆分有效，可以继续扩大调整范围；如果调用次数下降，但整体CPU耗时和帧率变化不明显，说明Timeline并不是当前主要瓶颈，需要继续根据堆栈排查其他CPU热点。 无论是社区里开发者们的互助讨论，还是AI基于知识沉淀的快速反馈，核心都是为了让每一个技术难题都有解、每一次踩坑都有回响。希望这些从真实开发场景中提炼的经验，能直接帮你解决当下的技术卡点，也让你在遇到同类问题时，能更高效地找到破局方向。 封面图来源于网络 今天的分享就到这里。生有涯而知无涯，在漫漫的开发周期中，我们遇到的问题只是冰山一角，UWA社区愿伴你同行，一起探索分享。欢迎更多的开发者加入UWA社区。 UWA官网：www.uwa4d.comUWA社区：community.uwa4d.comUWA学堂：edu.uwa4d.com官方技术QQ群：793972859 PakarPBN 私人博客网络（Private Blog Network，简称 PBN）是由个人或组织控制的一组网站，主要用于向一个“目标网站”（Money Site）建立反向链接，从而影响其在 Google 等搜索引擎中的排名。PBN 的核心理念建立在反向链接对 Google 排名算法的重要性之上。由于…

本文重點：noTube 是免安裝、免註冊的線上影片下載與轉檔工具，支援 YouTube、TikTok、Instagram、Facebook、X 等超過 1300 個平台，貼上影片網址就能轉成 MP3、M4A、WAV 音訊或 MP4 影片，也能下載 YouTube 播放清單。 平常滑 YouTube、TikTok、Instagram 或 Facebook，看到喜歡的影片或音樂想存下來，常常會遇到同一個問題：這款工具只支援 YouTube，或是只能抓 TikTok 影片，格式選擇也很陽春，想要不同畫質或音質，還得再找別的網站，來回切換相當麻煩，有沒有多合一的下載器可以更方便解決問題呢？ noTube 是什麼？ 本文要介紹的「noTube」是一個免費的線上影片下載與轉檔工具，不需要安裝任何應用程式或瀏覽器擴充功能，也不用註冊帳號，打開網頁貼上網址就能使用。它最大的特色是同時支援 YouTube、TikTok、X（Twitter）、Instagram、Facebook、Twitch、Dailymotion 等多個平台，一共超過 1300 個平台（完整支援清單），不用再依照來源網站分別找對應的下載工具。 noTube 格式支援也相當完整，音訊部分提供 MP3、MP3 HD、M4A、WAV 四種選擇，視訊部分則有 MP4、MP4 HD、MP4 2K、3GP、FLV，可以依照儲存空間或播放裝置選擇合適的規格，其中 MP4 2K 需付費訂閱 noTube Plus，免費版影片畫質最高 1080p。除了單支影片，noTube 也支援下載 YouTube 播放清單，一次最多可處理 100 支影片，不用一支一支貼網址轉檔。只需要 YouTube 轉檔的話，YouTube 轉…

1）GPU压力偏高，WaitForPresent为何不明显 2）目标120FPS，GPU还剩多少性能余量 这是第494篇UWA技术知识分享的推送，精选了UWA社区的热门话题，涵盖了UWA问答、社区帖子等技术知识点，助力大家更全面地掌握和学习。 UWA社区主页：community.uwa4d.com UWA QQ群：793972859 本次推送的实战案例来自于使用UWA服务的项目的真实且典型的问题。UWA将关键线索、定位路径与处理建议整理成了可复用的案例笔记，便于大家快速对照、排查自身项目中的同类问题。 实战案例 Q：UWA GOT Online报告显示GPU Clocks在部分区间已经偏高，Fragment Shaded也显示单帧处理的像素量较大，说明GPU侧存在一定压力，为什么Gfx.WaitForPresentOnGfxThread却不明显？ A：Gfx.WaitForPresentOnGfxThread反映的是渲染线程到达同步点后，等待GPU完成相关工作的时间。这个节点不明显，不能说明GPU没有压力。 CPU和GPU会并行工作。如果CPU侧本身耗时较高，渲染线程到达同步点时，GPU可能已经完成了部分任务，因此最终记录到的等待时间不会很长。 这类情况不能只看Gfx.WaitForPresentOnGfxThread，还要结合GPU Clocks、实时帧率和目标帧率确认GPU整体压力，再判断开销来自图元数量、像素绘制量，还是Shader复杂度。 项目偏2D，GOT Online报告中可以看到Input Primitive整体较低，说明提交给GPU绘制的图元数量不是主要问题。相比之下，Fragment Shaded更值得关注。 当前设备的渲染分辨率约为1080×2400，一屏约为250万像素；报告中Fragment Shaded局部达到3500万～5000万次，相当于一帧处理约14～20屏的像素量，说明需要重点排查重复绘制和全屏Pass。 排查时可以依次检查半透明粒子、重叠UI、全屏特效，以及Bloom、Blur和多次上下采样等后处理。同时检查当前激活的4～5个相机，确认其中两个可以关闭的相机是否仍在产生额外开销。 验证时保持设备、场景和画质设置不变，每次只关闭一项内容。如果Fragment Shaded和GPU Clocks同步下降，就可以继续沿着重复绘制和全屏Pass排查；仍无法确认时，再结合Frame Debugger或RenderDoc查看具体的DrawCall和Pass。 实战案例 Q：项目目标是120FPS，后续还要增加角色、特效和后处理，怎么判断GPU还剩多少性能余量？ A：可以根据目标设备的GPU额定频率和目标帧率，反推单帧可使用的GPU Clocks范围。当前测试设备的GPU额定频率约为902MHz，项目目标帧率为120FPS：902MHz÷120FPS≈750万cycles/帧。 750万cycles/帧是根据设备额定频率反推的理论参考上限。当前GOT Online报告中，部分区间的GPU Clocks已经超过这一水平，说明这些区间可能影响120FPS目标。 移动设备无法保证长时间维持额定频率运行。随着功耗和温度升高，GPU还可能出现降频，因此实际制定预算时需要预留一定空间。暂时按理论上限的80%估算：750万×80%≈600万cycles/帧。 600万cycles/帧可以作为当前设备档位的GPU预算参考，但不是通用的固定安全线。后续增加角色、特效、阴影和后处理时，应在同一设备、同一场景下对比GPU Clocks，确认新增内容消耗了多少预算。 接近或超过预算后，可以按照画面贡献和性能开销，依次减少同屏特效、关闭部分阴影、降低后处理规格，或者将Bloom从1/2采样调整为1/4采样。 GPU Clocks只能衡量总体预算，不能直接换算成还能增加多少个特效。不同特效的屏幕覆盖范围、Overdraw和Shader复杂度不同，需要通过对照测试确认实际开销。 不同GPU架构的单cycle计算能力也不同，因此GPU Clocks不能跨设备直接比较。更合适的做法是为每个硬件档位固定一台标准测试机，用于比较不同版本和画质方案。 最终还要通过长时间测试，持续观察GPU Clocks、帧率、温度和功耗。如果新增内容后GPU Clocks超过参考预算，并伴随帧率下降或运行一段时间后的性能波动，就需要降低渲染负载。 无论是社区里开发者们的互助讨论，还是AI基于知识沉淀的快速反馈，核心都是为了让每一个技术难题都有解、每一次踩坑都有回响。希望这些从真实开发场景中提炼的经验，能直接帮你解决当下的技术卡点，也让你在遇到同类问题时，能更高效地找到破局方向。 封面图来源于网络…

本文重點：GPT-6 Sol 與 GPT-6 Luna 是 OpenAI 在旗艦模型 GPT-6 Astra 之後推出的兩款平價模型，Sol 主打寫程式與 AI Agent 任務，Luna 適合摘要、擷取資料這類大量又單純的工作，API 價格比 GPT-5.6 同級模型便宜一半，免費用戶也能在 ChatGPT 桌面版使用 Luna。 AI 模型的競爭越來越激烈，前一篇才介紹 Anthropic 的 Claude Opus 5.5，OpenAI 在同一天就推出兩款新模型 GPT-6 Sol 與 GPT-6 Luna。這個月初 OpenAI 已經發表旗艦模型 GPT-6 Astra，但 Astra 能力強、價格也高，不是每件工作都需要動用到它。這次的 Sol 與 Luna 就是 GPT-6 家族裡的平價選擇，用和 Astra…

线上偶现崩溃、复现困难的性能疑难问题，往往会吞噬研发大量工时：在海量崩溃日志逐条翻找问题、崩溃只有堆栈缺少内存与业务上下文、偶发 BUG 拿不到玩家现场画面、刷机 / 多账号共用设备干扰线上数据与游戏生态，这些都是游戏版本上线后反复遇到的难题，严重挤占迭代排期，甚至会带来核心玩家流失、黑产侵扰等业务损失。 本次GPM 2.0完成一轮能力升级，围绕问题检索效率、崩溃现场完整溯源、SDK自动化能力扩展、异常设备识别管控四大方向，结合平台已有的核心玩家守护、会话回放、卡顿分析能力，帮助研发团队更快定位、闭环线上故障，降低线上质量治理的综合成本。 01 新增高级搜索：多条件组合检索，告别海量日志逐条翻找 线上崩溃、异常上报数据体量巨大，如果只能简单筛选，研发往往要耗费数小时逐条翻阅，才能找到目标问题。 GPM 2.0新增高级搜索模块，依托Elastic Search能力，支持多条件自由组合检索崩溃与各类异常。 可自由配置时间范围、异常大类、关键词、影响设备数等筛选条件； 同时提供按用户视角/设备视角两套检索模式； 直接从海量上报数据中过滤出目标异常。 业务收益：把过去数小时的检索工作压缩到数分钟，减少在原始数据中翻找的人力消耗。 高级搜索界面 02 崩溃报告新增「跟踪数据」页签，拿到崩溃发生瞬间完整现场 很多内存类闪退、低内存崩溃，仅依靠调用堆栈，很难定位真实根因。缺少崩溃一瞬间的内存状态、业务场景信息，排查只能靠猜测。 崩溃详情页新增独立跟踪数据页签，集中展示崩溃时刻内存指标与自定义业务上下文： 1.自动采集展示PSS、RSS、VSS、Swap、显存、Total内存多项指标，快速判别崩溃是否由内存超限、内存泄漏引发； 2.支持自定义Key Value业务数据随崩溃上报：项目可上报关卡ID、活动类型、业务计数等业务信息，将崩溃和具体游戏场景直接绑定。 业务收益：崩溃排查不再只依赖堆栈，结合内存快照+业务上下文，显著提升内存类闪退问题的定位成功率。 崩溃跟踪数据页签 03 开放API主动截帧：业务自主控制时机，留存偶发BUG可视化现场 以往GPM以SDK自动触发截帧为主，只能捕获平台判定的异常场景；很多业务自定义关键节点、自动化测试场景，无法留存游戏画面。 新版本SDK开放主动截帧API，允许业务代码自主控制截图触发时机，覆盖两类核心场景： 1.测试阶段：结合自动化测试、CI流程，在特定异常逻辑处手动抓取画面，为难以复现的BUG留存可视化现场，配合性能日志辅助定位； 2.线上正式版本：可在玩家退出、低帧、业务关键节点调用，获取对应时刻游戏画面，把“只有玩家文字描述”的疑难问题变成可观测的证据。 提示：截帧时机完全由业务代码自行控制，不会默认全局抓取画面。 业务收益：扩展画面采集边界，更多偶发、自定义业务场景也可以拿到玩家现场画面，减少“问题无法复现”的僵局。 04 疑似刷机设备识别模块升级，自动识别黑产风险设备 刷机、Root设备、模拟器、多账号共用同一台设备，不仅会污染性能采样数据，也会冲击游戏内经济与账号生态，依靠人工筛查效率很低。 GPM 2.0优化疑似刷机设备识别模块，系统自动统计近14天设备行为，满足任一条件即纳入疑似风险列表： 同一GPM ID在3种以上设备登录 单台设备出现5个及以上GPM ID 模拟器/Root设备高频启动 多账号共用同一台物理设备 页面支持按设备/按GPM ID双视图切换，直观展示GPM…

本文重點：macOS 27 起 Yahoo 奇摩輸入法恐無法使用，開發者以其開源程式碼重寫推出千秋輸入法 ChiaKey，原生支援 Apple Silicon，操作介面與原輸入法相同，並可直接匯入舊有詞庫。 Apple 已經在 macOS 26.4 開始針對仰賴 Rosetta 才能執行的舊軟體跳出停用警告，最快從 macOS 27 起，這類 Intel 版程式就可能無法正常執行（雖然目前還是能靠一段指令強制安裝 Rosetta 2），這對還在用 Yahoo 奇摩輸入法的使用者是個必須立即解決的問題，因為 Yahoo 奇摩輸入法得靠 Rosetta 轉譯才能在 Apple Silicon 的 Mac 上運作，原廠在很久以前就已停止開發並開源，後來大家使用的都是其他開發者修補後的程式。舉例來說，Yahoo 奇摩輸入法是 32 位元應用程式，在 10.15 版時就曾經出現過無法正常安裝的問題。 千秋輸入法 ChiaKey 是什麼？ 如果你也是 Yahoo 奇摩輸入法的愛用者，更新至 macOS 27 後可能就無法繼續使用這個輸入法，可以考慮將「千秋輸入法 ChiaKey」先安裝起來。千秋輸入法是開發者…