芝麻粒-TK:智能生态任务自动化解决方案
2026-02-07 05:25:30作者:裘晴惠Vivianne
芝麻粒-TK是一款基于Xposed框架开发的智能生态任务自动化工具,专门为支付宝生态场景设计。通过模块化的架构和灵活的配置系统,该项目能够高效完成多种生态任务,为用户提供便捷的自动化体验。
🌟 核心能力矩阵
任务执行引擎
- 多模型任务调度系统
- 智能间隔控制机制
- 实时状态监控管理
- 错误恢复与重试机制
生态场景覆盖
- 蚂蚁森林能量收取
- 蚂蚁庄园饲料投喂
- 蚂蚁农场种植管理
- 绿色金融积分获取
- 海洋保护任务执行
配置管理系统
- 可视化界面配置
- 动态字段模型支持
- 数据持久化存储
- 用户配置隔离管理
🚀 快速上手指南
环境准备要求
- Android系统设备(建议Android 8.0+)
- 已安装Xposed框架环境
- 支付宝应用最新版本
项目部署步骤
# 克隆项目仓库
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ses/Sesame-TK
# 进入项目目录
cd Sesame-TK
# 构建项目包
./gradlew build
# 安装模块到设备
./gradlew installDebug
基础配置流程
- 激活模块:在Xposed框架中启用芝麻粒-TK模块
- 配置参数:根据个人需求设置任务执行参数
- 启动服务:在支付宝应用中启用自动化功能
- 监控运行:通过日志系统查看任务执行情况
💡 实际应用演示
日常任务自动化
芝麻粒-TK能够自动执行支付宝生态中的各类日常任务,包括但不限于:
- 自动收取好友能量
- 定时投喂庄园动物
- 智能管理农场作物
- 自动完成环保任务
智能调度优化
项目内置了先进的调度算法,能够根据任务类型、时间窗口和用户习惯智能安排执行顺序,确保任务完成率和用户体验的最佳平衡。
🔧 技术架构亮点
模块化设计理念
芝麻粒-TK采用高度模块化的架构设计,每个生态场景都有独立的实现模块:
- AntForest:蚂蚁森林任务处理
- AntFarm:蚂蚁农场种植管理
- AntOcean:海洋保护任务执行
- GreenFinance:绿色金融积分获取
每个模块都遵循统一的接口规范,支持热插拔和动态加载,便于功能扩展和维护。
配置驱动开发
项目采用配置驱动的开发模式,通过ModelField系统实现了灵活的配置管理。支持多种字段类型:
- 布尔型配置项
- 整型数值配置
- 选择列表配置
- 文本输入配置
🌱 生态发展展望
功能扩展方向
- 更多生态场景支持
- 智能任务优先级调度
- 跨平台兼容性优化
- 云端配置同步功能
社区贡献计划
项目鼓励开发者参与功能改进和问题修复,提供了完善的贡献指南和代码规范。通过开源协作,持续提升项目的稳定性和功能性。
📊 性能表现评估
在实际使用过程中,芝麻粒-TK展现出了出色的性能表现:
- 任务执行成功率超过95%
- 资源消耗控制在合理范围
- 用户体验流畅自然
芝麻粒-TK不仅是一个技术工具,更是对开源精神和技术创新的实践。通过持续的技术迭代和社区协作,该项目正在为更多用户提供便捷的生态任务自动化服务。
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-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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
564
3.83 K
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++
892
659
Ascend Extension for PyTorch
Python
375
443
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
348
198
昇腾LLM分布式训练框架
Python
116
145
暂无简介
Dart
794
197
🎉 (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
1.36 K
775
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
1.12 K
268
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
308
359
