首页
/ 🌊 更好的鸣潮 - 后台自动剧情 使用指南

🌊 更好的鸣潮 - 后台自动剧情 使用指南

2024-09-12 11:45:07作者:董宙帆

1. 项目介绍

此项目更好的鸣潮 (better-wuthering-waves) 是基于 更好的原神 框架开发的一个工具,专为自动化游戏内剧情过程设计。开发者明确表示项目名可能会更改,并且功能拓展将视情况而定,目前主要聚焦于提供快速过剧情能力,允许用户在后台进行剧情的自动推进,特别适合游戏满级后的休闲体验。它通过图像识别技术自动识别并点击跳过按钮,初始设置为优先选取最后的对话选项。

2. 项目快速启动

环境需求

  • 操作系统: Windows 10或更高版本(64位)
  • .NET运行环境: .NET 8 (如未安装,程序启动时将会提示下载)

安装及使用步骤

  1. 克隆或下载仓库: 从 GitHub 下载ZIP文件或通过Git克隆项目。

    git clone https://github.com/babalae/better-wuthering-waves.git
    
  2. 确保环境: 确保系统中已经安装了.NET 8运行时。

  3. 管理员权限运行: 由于需要模拟鼠标点击,首次运行建议以管理员权限启动应用程序。

  4. 配置截图方式: 在软件的启动页面选择合适的截图方式进行配置,然后点击“启动”。

  5. 注意事项: 游戏窗口尺寸调整、分辨率变换或显示器切换后需重启软件,且不支持 HDR 或特定显卡滤镜,游戏亮度应设为默认,推荐16:9分辨率下的1920x1080窗口模式使用。

3. 应用案例和最佳实践

  • 后台剧情自动推进: 对于需要长时间挂机看剧情的任务,开启本软件后,即使切换到其他应用,也能自动后台过剧情,节省时间。
  • 优化用户体验: 对于不想手动点击跳过的玩家,通过自动识别并模拟点击,提高游戏流畅度,尤其适用于重复刷剧情场景。

4. 典型生态项目关联

虽然当前项目是独立存在,专注于特定游戏体验改善,但在开源世界中,类似的辅助工具往往形成非正式的生态。例如,如果未来有其他基于相似技术栈的游戏辅助工具出现,它们可以通过分享图像识别模型、UI设计或者自动化逻辑的最佳实践,构建起一个围绕提升游戏体验的小生态。开发者和社区贡献者可以在论坛或GitHub上交流改进策略,共享代码片段,进一步推动此类工具的创新和发展。


请注意,使用此类工具可能存在游戏账号风险,请在了解所有潜在后果后谨慎使用。此外,项目状态可能会随时间改变,包括功能更新或维护状态,请持续关注官方仓库获取最新信息。

登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐

项目优选

收起
kernelkernel
deepin linux kernel
C
22
6
docsdocs
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
153
1.98 K
ops-mathops-math
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++
505
42
nop-entropynop-entropy
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
8
0
ohos_react_nativeohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
194
279
openHiTLSopenHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
992
395
RuoYi-Vue3RuoYi-Vue3
🎉 (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
938
554
communitycommunity
本项目是CANN开源社区的核心管理仓库,包含社区的治理章程、治理组织、通用操作指引及流程规范等基础信息
333
11
openGauss-serveropenGauss-server
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
146
191
金融AI编程实战金融AI编程实战
为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Python
75
70