Baritone项目中如何正确旋转和放置建筑示意图
2025-05-30 09:54:26作者:韦蓉瑛
在Minecraft自动化工具Baritone的使用过程中,许多用户遇到了建筑示意图(schematic)旋转和放置的问题。本文将详细介绍如何正确使用Baritone配合Litematica模组来旋转和放置建筑示意图。
常见问题分析
许多用户尝试使用Baritone的#build命令直接加载建筑示意图时,发现建筑朝向不正确。虽然Baritone提供了BuildSchematicMirror和BuildSchematicRotation等命令,但这些命令在实际使用中可能无法满足所有旋转需求,特别是当需要精确控制建筑朝向时。
解决方案
使用Litematica模组预览和调整
更可靠的解决方案是结合使用Litematica模组:
- 首先使用Litematica加载建筑示意图
- 通过Litematica的界面(按"M"键打开菜单)调整建筑的旋转和位置
- 确认建筑位置和朝向正确后,使用Baritone的
#litematica命令开始自动建造
这种方法相比直接使用Baritone命令有以下优势:
- 可以直观地预览建筑位置和朝向
- 调整过程更加精确可控
- 避免了Baritone可能出现的起始位置偏差问题
Baritone直接建造的注意事项
如果确实需要使用Baritone直接建造:
- 确保建筑示意图文件本身已包含正确的旋转信息
- 使用
#build [schematic名称]命令时,建筑会从当前位置开始建造 - 可以通过
BuildSchematicRotation命令尝试调整,但效果可能有限
最佳实践建议
对于需要精确放置的建筑项目,推荐采用以下工作流程:
- 在创造模式下设计并保存建筑示意图
- 使用Litematica加载并调整位置和旋转
- 确认无误后使用
#litematica命令让Baritone自动建造 - 对于大型建筑,可以分段建造以提高成功率
通过这种方法,可以最大限度地减少建筑朝向和位置错误,提高自动化建造的成功率和精确度。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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。C0113
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
486
3.6 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
297
331
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
266
113
暂无简介
Dart
736
177
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
20
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
11
1
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++
863
458
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
295
343
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
149
880