MaaFramework v4.3.0版本发布:自动化操作框架的重大更新
MaaFramework是一个开源的自动化操作框架,它提供了强大的图像识别和操作控制能力,可以帮助开发者快速构建各种自动化脚本和工具。该框架广泛应用于游戏辅助、自动化测试、办公自动化等多个领域。最新发布的v4.3.0版本带来了多项重要功能增强和优化,进一步提升了框架的易用性和功能性。
核心功能更新
长按动作支持
v4.3.0版本新增了对LongPress
长按动作的支持。这一功能扩展了框架的交互能力,使得开发者可以模拟更复杂的用户操作场景。在移动应用自动化测试或游戏自动化中,长按操作是非常常见的交互方式,这一功能的加入使得框架能够覆盖更广泛的使用场景。
模板图片加载优化
新版本对模板图片的加载机制进行了重要改进:
- 支持递归加载文件夹中的所有图片文件,简化了批量模板的管理
- 支持使用绝对路径指定模板图片位置,提供了更灵活的路径配置方式
这些改进显著提升了模板管理的便利性,特别是在处理大量模板图片时,开发者不再需要手动逐个指定文件路径。
配置文件格式扩展
Pipeline配置文件现在支持.jsonc
格式。JSONC是带有注释的JSON格式,这一改进使得配置文件的可读性和可维护性大幅提升。开发者可以在配置文件中添加注释说明,方便团队协作和后期维护。
技术增强
特征匹配多结果支持
v4.3.0版本增强了特征匹配功能,现在可以返回多个匹配结果。这一改进在处理复杂场景时特别有用,例如当屏幕中存在多个相似元素时,开发者可以获取所有可能的匹配项,然后根据业务逻辑选择最合适的处理方式。
Waydroid兼容性检查
新增了对Waydroid环境的检查支持。Waydroid是一个在Linux系统上运行Android应用的工具,这一改进使得框架能够更好地识别运行环境,为后续的自动化操作提供更准确的适配。
控制单元API重构
对ControlUnitAPI进行了重构优化,提升了代码的可维护性和扩展性。这一内部重构虽然不会直接影响功能使用,但为未来的功能扩展打下了更好的基础。
社区生态
v4.3.0版本发布的同时,社区也贡献了多个实践案例,展示了框架在不同领域的应用:
- 不思议迷宫敲砖小助手(MaaGumballs)
- 偶像梦幻祭2小助手(MMleo)
- 自动化工具autodori
这些案例不仅验证了框架的实用性,也为其他开发者提供了宝贵的参考。同时,项目文档中新增了免责声明,明确了使用边界和责任范围。
跨平台支持
MaaFramework继续保持了优秀的跨平台特性,v4.3.0版本提供了针对多种平台和架构的预编译包:
- Android (aarch64/x86_64)
- Linux (aarch64/x86_64)
- macOS (aarch64/x86_64)
- Windows (aarch64/x86_64)
这种全面的平台覆盖确保了开发者可以在各种环境下使用框架进行开发。
总结
MaaFramework v4.3.0版本通过新增长按操作支持、优化模板管理、扩展配置文件格式等改进,进一步提升了框架的功能性和易用性。特征匹配的多结果支持和Waydroid环境检查等技术增强,使得框架能够应对更复杂的自动化场景。活跃的社区生态和全面的跨平台支持,使得MaaFramework成为自动化开发领域的强大工具。这一版本的发布标志着该项目在功能完善和用户体验方面又迈出了重要一步。
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PaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
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昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0118AI内容魔方
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科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-OCR-2.0-hf
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