Auto Simulated Universe第七世界沉浸奖励领取Bug分析与修复
2025-06-19 06:03:28作者:昌雅子Ethen
问题背景
在Auto Simulated Universe项目的6.11版本中,用户报告了一个关于第七世界沉浸奖励领取功能的bug。具体表现为:当脚本运行至第七世界最终关卡时,虽然成功击败了最终敌人,但未能自动领取该关卡对应的沉浸奖励,而仅在前两个道中敌人处正确执行了奖励领取操作。
技术分析
从日志记录中可以观察到,脚本在运行过程中成功识别并完成了以下关键步骤:
- 正确识别了"区域-最终"交互信息
- 完成了地图层数的切换(进入13层)
- 成功匹配了运行、自动战斗等相关图标
- 最终显示"通关!当前层数:1"的状态
然而,在通关后的处理流程中,缺少了针对最终关卡奖励领取的关键步骤。这可能是由于以下原因导致的:
- 状态机设计中,第七世界最终关卡的特殊处理逻辑存在遗漏
- 奖励领取的条件判断在最终关卡未被正确触发
- 界面识别逻辑未能覆盖最终关卡的特殊UI布局
解决方案
项目维护者已确认修复此问题。从技术实现角度,可能的修复方向包括:
- 完善第七世界状态机的关卡处理逻辑,确保最终关卡被正确识别
- 在奖励领取模块中添加针对第七世界最终关卡的特殊处理分支
- 优化UI识别算法,提高对最终关卡奖励界面的识别准确率
影响范围
该bug仅影响第七世界的最终关卡奖励领取,不影响:
- 其他世界的正常运行
- 第七世界其他关卡的奖励领取
- 战斗流程和自动运行功能
用户建议
对于使用6.11版本的用户,建议:
- 手动检查最终关卡的奖励领取情况
- 及时更新到修复后的版本
- 如发现类似问题,提供详细的运行日志和截图以便开发者分析
该问题的及时修复体现了开源项目对用户体验的重视,也展示了自动化脚本开发中状态机设计和异常处理的重要性。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Solidcam后处理文件下载与使用完全指南:提升CNC编程效率的必备资源 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
246
暂无简介
Dart
672
157
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++
663
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
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
9
1
🎉 (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
1.2 K
655
🔥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
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
330
137