如何使用M9A(1999小助手):解放双手的终极自动化工具全攻略
2026-02-05 05:42:52作者:秋泉律Samson
M9A(1999小助手)是一款专为提升游戏体验设计的自动化工具,能帮助玩家轻松完成日常任务、资源收集等重复操作,让游戏体验更流畅高效。本文将详细介绍M9A的目录结构、核心功能及使用方法,助你快速上手这款实用工具。
一、M9A项目目录结构详解
M9A项目采用清晰的模块化结构设计,主要目录及功能如下:
核心目录说明
-
agent/:项目核心代码目录,包含自动化逻辑实现
- agent/custom/:自定义任务模块
- agent/utils/:工具函数库
-
assets/:存放项目所需静态资源和界面配置文件
- assets/interface.json:界面交互配置
-
docs/:项目文档中心
- docs/zh_cn/manual/:中文使用手册
- docs/zh_cn/develop/:开发者文档
-
tools/:实用工具集
- tools/image/:图像处理脚本
- tools/ci/:持续集成配置脚本
关键文件功能
- requirements.txt:Python依赖包列表
- package.json:前端依赖配置
- LICENSE:项目开源许可证
二、M9A核心功能介绍 🚀
M9A提供多种实用功能,帮助玩家实现游戏自动化操作,以下是主要功能模块:
切换账号:多账号管理轻松搞定
本功能仅会切换当前最后一个账号(超过3个的账号会忽略)。切换后可继续添加任务,以便多账号多配置运行任务。
局外演绎:黄昏的音序——高效资源收集
这是M9A最实用的肉鸽刷取信用功能,支持两种模式:
速刷模式:快速获取最大收益
使用前请确保:
- 将"刻画生长-指引之歌"和"刻画生长-建筑章程"点满
- 尽量调高难度等级(11难达到最高信用效率200%)
- 点足科技树中信用效率加成,防止分数不够2k5导致刷取信物失败
非速刷模式:灵活配置的任务执行
使用建议:
- 使用前可在箱子里置顶(标记)四个角色作为出战角色
- 队伍配置推荐携带一个奶
- 使用前请保证最近一次战斗处于自动战斗状态
⚠️ 注意:M9A不对仅在初次玩肉鸽出现的剧情、引导等做额外处理,使用前需先自行通关一遍
三、快速开始使用M9A的步骤
1. 环境准备:一键安装依赖
# 克隆项目仓库
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/m9/M9A
# 安装Python依赖
pip install -r requirements.txt
2. 配置运行:简单几步即可启动
- 根据项目文档配置游戏路径
- 运行主程序开始使用
- 在界面中选择所需自动化任务
3. 自定义任务:打造个性化自动化流程
通过修改agent/custom/目录下的任务模块,可实现个性化自动化逻辑,详细开发指南请参考docs/zh_cn/develop/Custom编写.md。
四、常见问题解决与支持
使用过程中遇到问题?可参考以下资源获取帮助:
- docs/zh_cn/manual/常见问题.md:常见问题解答
- 项目文档中心:详细使用教程和配置指南
五、总结:为什么选择M9A?
M9A作为一款开源的游戏自动化工具,凭借其模块化设计、丰富功能和活跃的开发社区,为玩家提供了高效、可靠的游戏辅助解决方案。无论是日常任务处理还是资源收集,M9A都能帮你节省时间,提升游戏体验。
提示:项目持续更新中,建议定期查看更新日志获取最新功能和改进。
希望本指南能帮助你快速掌握M9A的使用方法,享受更轻松愉快的游戏体验!如有任何问题或建议,欢迎参与项目贡献和讨论。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
562
3.81 K
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++
891
653
昇腾LLM分布式训练框架
Python
115
146
Ascend Extension for PyTorch
Python
374
435
openEuler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。
C
348
196
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
308
359
Dora SSR 是一款跨平台的游戏引擎,提供前沿或是具有探索性的游戏开发功能。它内置了Web IDE,提供了可以轻轻松松通过浏览器访问的快捷游戏开发环境,特别适合于在新兴市场如国产游戏掌机和其它移动电子设备上直接进行游戏开发和编程学习。
C++
57
7
暂无简介
Dart
794
196
🎉 (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
1.36 K
772