赛马娘自动化工具终极指南:3步配置+5大功能详解
2026-02-07 04:22:36作者:范靓好Udolf
想要轻松实现《赛马娘》游戏全自动育成?auto-derby这款专为赛马娘设计的自动化辅助脚本,能够帮助玩家解放双手,专注于游戏策略和体验。它支持DMM客户端和安卓ADB连接,让繁琐的重复操作自动化!
🚀 极速配置:3步搞定
- 环境准备:确保系统已安装Python 3.8环境
- 依赖安装:通过命令行进入项目目录,运行安装命令
- 启动使用:双击启动文件或通过命令行调用模块
安装完成后,输入任意工作名称,系统会展示所有支持的自动化功能,让你快速上手!
💪 五大核心功能详解
1. 智能训练选择
系统会根据当前马娘的属性状态、训练效果和羁绊值自动做出最优训练决策。无论是速度训练还是耐力提升,都能精准匹配角色需求。
2. 自动比赛决策
脚本自动参加适合的比赛,基于属性适应性选择最佳跑法。重要赛事会进行结果预估,确保比赛成功率。
3. 道具管理系统
auto-derby能够智能管理道具使用,自动选择最优道具来提升训练效果或比赛表现。
4. 暑期集训优化
支持暑期集训体力保留策略,确保在关键时期有足够的体力应对重要比赛。
5. 事件智能处理
遇到新事件时系统会请求人工处理,后续相同事件自动应用之前的决策,实现真正的智能化!
🔌 插件生态:定制你的自动化体验
auto-derby拥有丰富的插件系统,用户可以根据需求选择不同插件扩展功能:
- limited_sale_buy_everything:自动购买限时商店所有物品
- limited_sale_buy_first_3:优先购买前3个限时物品
- limited_sale_ignore:完全忽略限时商店
通过编写自定义插件,你还可以调整训练评分算法,让自动化决策更符合个人策略偏好。
🎯 多剧本全面支持
当前auto-derby已经适配多个主流剧本,包括URA决赛、青春杯团队羁绊、新赛道开幕等。每个剧本都有专门的自动化策略,确保在不同剧情背景下都能实现最优育成效果。
📝 实用技巧与最佳实践
- 定期备份:建议定期备份data文件夹中的数据,便于版本更新时无缝继承配置
- 问题排查:遇到训练识别问题,使用系统生成的调试数据而非手动截图
- 合理配置:通过合理配置插件和参数,让auto-derby成为你的强大助手
通过合理使用auto-derby,你可以让繁琐的重复操作自动化,专注于享受游戏的策略乐趣和剧情体验。这款工具将成为《赛马娘》玩家的得力助手,帮助你更高效地完成游戏目标!
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-5.1GLM-5.1是智谱迄今最智能的旗舰模型,也是目前全球最强的开源模型。GLM-5.1大大提高了代码能力,在完成长程任务方面提升尤为显著。和此前分钟级交互的模型不同,它能够在一次任务中独立、持续工作超过8小时,期间自主规划、执行、自我进化,最终交付完整的工程级成果。Jinja00
MiniMax-M2.7MiniMax-M2.7 是我们首个深度参与自身进化过程的模型。M2.7 具备构建复杂智能体应用框架的能力,能够借助智能体团队、复杂技能以及动态工具搜索,完成高度精细的生产力任务。Python00- QQwen3.5-397B-A17BQwen3.5 实现了重大飞跃,整合了多模态学习、架构效率、强化学习规模以及全球可访问性等方面的突破性进展,旨在为开发者和企业赋予前所未有的能力与效率。Jinja00
HY-Embodied-0.5这是一套专为现实世界具身智能打造的基础模型。该系列模型采用创新的混合Transformer(Mixture-of-Transformers, MoT) 架构,通过潜在令牌实现模态特异性计算,显著提升了细粒度感知能力。Jinja00
LongCat-AudioDiT-1BLongCat-AudioDiT 是一款基于扩散模型的文本转语音(TTS)模型,代表了当前该领域的最高水平(SOTA),它直接在波形潜空间中进行操作。00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
663
4.27 K
deepin linux kernel
C
28
15
Ascend Extension for PyTorch
Python
506
612
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++
941
868
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
394
292
暂无简介
Dart
911
219
🎉 (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
1.54 K
894
AscendNPU-IR是基于MLIR(Multi-Level Intermediate Representation)构建的,面向昇腾亲和算子编译时使用的中间表示,提供昇腾完备表达能力,通过编译优化提升昇腾AI处理器计算效率,支持通过生态框架使能昇腾AI处理器与深度调优
C++
124
198
昇腾LLM分布式训练框架
Python
142
168
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
1.07 K
557



