MaaFramework v3.0.4版本发布:自动化任务框架的重大更新
MaaFramework是一个开源的自动化任务框架,主要用于游戏辅助、自动化测试等领域。它提供了强大的图像识别、操作模拟等功能,可以帮助开发者快速构建自动化解决方案。本次发布的v3.0.4版本是该框架3.0系列的一个重要更新,包含了多项功能改进和问题修复。
核心更新内容
1. 术语统一与API重构
在v3.0.0版本中,开发团队对框架的API进行了重大重构,目的是统一术语使用,提高代码的一致性和可读性。这一变更虽然带来了破坏性修改,但从长远来看将显著提升框架的维护性和扩展性。开发者需要参考适配指南来更新现有代码。
2. 目标偏移计算修复
框架修复了target_offset计算错误的问题,这一改进确保了在自动化操作中,点击位置的准确性得到了显著提升。对于依赖精确点击的应用场景,如游戏自动化,这一修复尤为重要。
3. 自定义识别与操作API增强
v3.0.2版本新增了custom_recognition和custom_action的装饰器API,这为开发者提供了更大的灵活性。通过这些API,开发者可以更方便地实现自定义识别算法和操作逻辑,满足特定场景的需求。
4. 等待冻结超时功能修复
在v3.0.4中,修复了wait_freezes timeout不生效的问题。这一改进确保了在等待特定条件时,超时机制能够正常工作,避免了可能的无限等待情况,提高了框架的稳定性。
开发者工具与文档改进
本次更新还包括了对开发者体验的多项改进:
- 更新了pipeline.schema.json,为管道配置提供了更完善的JSON模式定义
- 添加了最佳实践文档MaaAshEchoes,为开发者提供了实际应用案例
- 统一了最佳实践中Pipeline的图标风格,提高了文档的一致性
- 在调试部分增加了对VSCode插件的支持说明,方便开发者进行调试
跨平台支持
MaaFramework继续保持了优秀的跨平台特性,本次更新提供了针对多种平台和架构的预编译包,包括:
- Android (aarch64和x86_64)
- Linux (aarch64和x86_64)
- macOS (aarch64和x86_64)
- Windows (aarch64和x86_64)
总结
MaaFramework v3.0.4版本在稳定性、功能性和开发者体验方面都做出了显著改进。特别是API术语的统一虽然带来了短期适配成本,但为框架的长期发展奠定了更好的基础。新增的自定义识别与操作API为高级用户提供了更多可能性,而各种问题修复则进一步提升了框架的可靠性。
对于现有用户,建议尽快升级到最新版本以获得最佳体验,同时注意按照适配指南更新代码。对于新用户,现在正是开始使用MaaFramework的好时机,丰富的文档和示例将帮助快速上手这一强大的自动化框架。
- QQwen3-Omni-30B-A3B-InstructQwen3-Omni是多语言全模态模型,原生支持文本、图像、音视频输入,并实时生成语音。00
- HHunyuan-MT-7B腾讯混元翻译模型主要支持33种语言间的互译,包括中国五种少数民族语言。00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~0269get_jobs
💼【AI找工作助手】全平台自动投简历脚本:(boss、前程无忧、猎聘、拉勾、智联招聘)Java00AudioFly
AudioFly是一款基于LDM架构的文本转音频生成模型。它能生成采样率为44.1 kHz的高保真音频,且与文本提示高度一致,适用于音效、音乐及多事件音频合成等任务。Python00GOT-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).Dockerfile08
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









