ModAssistant v1.1.35版本更新解析:Beat Saber模组管理工具的重要修复
2025-06-18 15:01:57作者:翟萌耘Ralph
项目简介
ModAssistant是一款专为Beat Saber游戏设计的模组管理工具,它简化了模组安装、更新和管理的流程。作为Beat Saber社区中广受欢迎的工具,ModAssistant让玩家能够轻松获取和管理各种游戏模组,从而提升游戏体验。
版本更新内容分析
用户界面修复
本次更新修复了"About"菜单中的"Pats"和"Headpats"按钮功能。这些看似简单的按钮实际上是开发者与用户互动的小彩蛋,修复后确保了用户能够正常使用这些趣味功能。
日志系统改进
v1.1.35版本移除了"Open Logs"按钮和向Teknik上传日志的功能。这一变更反映了开发者对用户隐私的重视,减少了数据上传的需求,让工具更加专注于本地功能。
API升级
该版本更新至新的BeatMods Legacy API。BeatMods是Beat Saber模组的官方仓库,API的更新意味着:
- 更稳定的模组列表获取
- 更高效的版本检查机制
- 为未来功能扩展奠定基础
依赖关系问题修复
针对未找到依赖项的问题提供了基础修复方案。在模组管理中,依赖关系至关重要,因为许多模组需要其他模组作为基础才能正常运行。这一修复有助于:
- 自动识别缺失的依赖项
- 提供更清晰的错误提示
- 减少因依赖问题导致的模组失效情况
技术意义
从技术角度看,v1.1.35版本虽然是一个维护性更新,但包含了多项重要改进:
- 稳定性提升:API更新和依赖修复直接关系到工具的核心功能稳定性
- 用户体验优化:界面修复和日志系统调整让工具更加易用
- 架构现代化:采用新版API为未来功能扩展做好准备
使用建议
对于Beat Saber玩家和模组使用者,建议:
- 及时更新至最新版本以获得最佳体验
- 遇到模组问题时,先检查依赖关系是否完整
- 关注后续版本更新,特别是API相关变更可能带来的新功能
ModAssistant作为Beat Saber生态中的重要工具,其持续更新维护对整个社区都具有重要意义。v1.1.35版本虽以修复为主,但为工具的长期发展奠定了更坚实的基础。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile015
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
306
2.7 K
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
136
165
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
233
309
暂无简介
Dart
598
130
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++
630
230
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
671
🎉 (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
1.06 K
615
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
196
72
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
36
672