MaaAssistantArknights 傀影肉鸽编队异常问题分析
2025-05-14 11:54:43作者:冯梦姬Eddie
问题现象
在 MaaAssistantArknights 项目中,用户报告了一个关于傀影肉鸽模式的异常行为:当进行战斗编队时,系统在没有编入任何干员的情况下直接开始了战斗。这一异常行为导致自动化流程无法按预期执行。
技术分析
通过对日志的深入分析,我们发现该问题源于模拟器响应延迟导致的时序问题。以下是详细的故障链分析:
-
编队清除流程:系统首先执行了清空编队的操作,日志显示成功识别并点击了"清除编队"按钮(RoguelikeQuickFormationClearAndReselect)。
-
确认操作:随后系统识别并点击了确认按钮(RoguelikeQuickFormationClearAndReselect-Confirm),这一步骤在日志中重复执行了4次,匹配分数均为0.97865,表明识别准确。
-
编队界面识别:系统尝试识别编队界面(RoguelikeQuickFormationClearAndReselect-Formation),初始识别分数为0.993156,表明界面识别成功。
-
异常发生点:在后续操作中,模拟器出现了约3秒的卡顿。当模拟器恢复响应时,游戏场景已经跳转到了战斗开始界面,导致系统误将点击操作执行在了"开始行动"按钮上。
根本原因
该问题的核心原因是模拟器响应延迟导致的时序不同步。具体表现为:
- 模拟器在执行操作时出现卡顿,导致系统获取的界面状态与实际游戏状态不一致
- 当模拟器恢复后,系统基于过时的界面截图继续执行操作
- 由于游戏场景已经切换,点击坐标对应到了错误的界面元素上
解决方案建议
针对此类时序问题,我们建议从以下几个方面进行改进:
- 增加操作间延迟:在关键操作步骤之间增加适当的等待时间,确保界面完全加载
- 状态验证机制:在执行点击操作前,增加额外的界面状态验证步骤
- 错误恢复机制:当检测到异常状态时,能够回退到安全状态重新尝试
- 日志增强:记录更详细的操作时序信息,便于问题诊断
技术实现细节
在代码层面,可以考虑以下改进:
// 伪代码示例:改进后的操作流程
bool RoguelikeFormationTaskPlugin::clear_and_reselect() {
// 步骤1:点击清除按钮
if (!click_button("RoguelikeQuickFormationClearAndReselect")) {
return false;
}
// 增加状态检查延迟
sleep_with_status_check(1000);
// 步骤2:点击确认按钮
if (!click_button("RoguelikeQuickFormationClearAndReselect-Confirm")) {
return false;
}
// 增加界面加载等待
if (!wait_for_screen("RoguelikeQuickFormationClearAndReselect-Formation", 3000)) {
log_error("编队界面加载超时");
return false;
}
// 后续操作...
return true;
}
总结
时序问题是自动化测试和辅助工具开发中的常见挑战。在MaaAssistantArknights项目中,特别是在肉鸽这类复杂游戏模式中,需要特别注意操作间的状态同步问题。通过增加适当的延迟和状态验证机制,可以显著提高自动化流程的稳定性。
对于终端用户,如果遇到类似问题,可以尝试以下临时解决方案:
- 降低模拟器的运行帧率
- 增加操作间隔时间设置
- 确保模拟器有足够的系统资源
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
669
155
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
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
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++
660
308
🔥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
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.82 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322
🎉 (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
1.19 K
653
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
879