3步上手碧蓝航线自动化助手:从重复操作中解放双手的游戏效率工具
碧蓝航线自动化助手(AzurLaneAutoScript,简称Alas)是一款专为碧蓝航线玩家设计的智能脚本工具,能够帮助玩家自动完成各种日常任务和重复操作。无论你是忙碌的上班族还是想要更高效游戏的玩家,这款免费开源的自动化助手都能让你的游戏体验更加轻松愉快。😊
🚀 快速入门:3步完成配置
第1步:环境准备与安装
首先,你需要克隆项目仓库到本地:
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/az/AzurLaneAutoScript
cd AzurLaneAutoScript
然后运行自动安装程序:
python -m deploy.installer
这个安装程序会自动配置所有必要的环境依赖,包括Python包和系统组件,确保Alas能够正常运行。
第2步:游戏设置调整
为了让自动化助手更好地识别游戏界面,你需要按照以下标准配置修改游戏设置:
| 设置项目 | 推荐值 |
|---|---|
| 帧数设置 | 60帧 |
| 大型作战设置 - 减少TB引导 | 开启 |
| 大型作战设置 - 自律时自动提交道具 | 开启 |
| 剧情自动播放 | 开启 |
| 剧情自动播放速度调整 | 特快 |
这些统一的设置标准能够确保Alas的识别准确性,避免因为设置差异导致的运行问题。
第3步:启动与任务配置
完成安装和设置后,直接运行主程序:
python alas.py
启动后,你会看到直观的图形界面。建议启用所有你觉得可能有用的任务,让调度器自动管理任务执行时间,真正实现"设置后忘记"的体验。
✨ 核心功能亮点
智能心情控制系统
Alas会主动计算舰娘的心情消耗,保持心情值在120以上以获得20%的经验加成。当心情值较低时,它会自动等待恢复,同时穿插执行其他任务。
无缝收菜体验
时间管理大师级别的调度能力,能够精确计算委托、科研等任务的完成时间,完成后立即收获并重新派遣,实现真正的24/7不间断运行。
完整大世界支持
从余烬信标到塞壬要塞,Alas能够一条龙完成所有大世界相关操作,包括购买港口商店、清理隐秘海域等。
🎯 使用技巧与最佳实践
正确使用调度器
很多新手玩家会犯一个常见错误:只开启一两个任务并手动管理。正确的做法是启用全部有用的任务,让调度器自动调度,然后把模拟器和Alas都最小化到托盘,忘记碧蓝航线这个游戏的存在!
24/7运行场景
Alas专为长时间运行而设计,能够接管近乎全部的碧蓝航线玩法。无论是主线图、活动图,还是共斗活动,它都能高效完成。
📊 实际效果展示
通过使用这款游戏效率工具,玩家可以:
- 节省大量重复操作时间 ⏰
- 保持游戏资源稳定增长 📈
- 专注于真正有趣的游戏内容 🎮
💡 进阶功能探索
活动图开荒能力
Alas支持在非周回模式下运行,能够处理移动距离限制、光之壁、岸防炮等特殊机制,即使在复杂的活动地图中也能游刃有余。
多服务器支持
目前支持国服(CN)、国际服(EN)、日服(JP)、台服(TW),具备扩展其他服务器的能力。
🛠️ 开发与社区
Alas是一个活跃的开源项目,拥有完善的开发文档和活跃的社区支持。如果你对自动化脚本开发感兴趣,可以参与到项目的开发中来。
记住,碧蓝航线已经进入了生命周期的晚期。从现在到关服的这段时间里,请减少花费在碧蓝航线上的时间,把一切都交给Alas!🚀
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

