Impostor项目v1.10.3版本发布:Among Us自定义服务器框架的重大更新
2025-06-20 05:35:48作者:段琳惟
Impostor是一个开源的Among Us自定义服务器框架,它允许开发者搭建自定义的Among Us游戏服务器,实现游戏逻辑的完全控制。该项目通过逆向工程实现了Among Us的协议解析,为社区提供了高度可定制的游戏服务器解决方案。
版本兼容性提升
本次发布的v1.10.3版本主要针对Among Us 16.0.0至16.0.5版本的兼容性进行了优化。值得注意的是,Among Us官方在16.0.0版本中改变了版本号命名规则,Impostor团队迅速跟进,确保了框架与新版本游戏的兼容性。
游戏安全机制优化
开发团队对游戏安全(AC)检查机制进行了重要改进:
- 在InnerShipStatus类中调整了目标安全检查的位置,使其更加合理
- 在PlayerPhysics类中也下移了安全检查点
- 移除了PlayerControl.PlayerInfo中允许null值的设定,增强了类型安全性
这些改动使得游戏安全系统更加健壮,同时保持了良好的游戏体验。
游戏功能增强
- 角色选项持久化:修复了RoleOptions在更新时被清空的问题,现在角色设置能够正确保留
- 玩家外观记录:新增了玩家颜色记录与恢复功能,改善了玩家体验的连贯性
- 装饰方法补充:为IInnerPlayerControl接口添加了缺失的装饰相关方法,扩展了自定义外观的能力
诊断与配置改进
- 新增了诊断HTTP消息功能,便于服务器管理员排查问题
- 更新了文档,明确指出HTTPS现在是强制要求,提高了安全性
已知问题说明
由于Among Us 16.0.0版本对匹配流程进行了重大修改,而Impostor团队受限于带宽资源,目前公共大厅菜单显示为空的问题尚未完全解决。这是当前版本的一个已知限制,团队表示将在后续版本中继续优化。
技术实现亮点
从代码变更可以看出,Impostor团队在保持向后兼容性的同时,积极跟进官方游戏更新。他们采用了稳健的渐进式更新策略:
- 通过接口扩展(IInnerPlayerControl)而非直接修改核心类,保持了良好的扩展性
- 对游戏状态的处理更加细致,如角色选项的持久化
- 诊断功能的增强体现了对运维友好性的重视
这个版本展示了Impostor作为开源项目快速响应官方游戏更新的能力,同时也体现了团队对代码质量的坚持。对于想要搭建自定义Among Us服务器的开发者来说,v1.10.3提供了更稳定、更安全的基础平台。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler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。C037
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
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
PaddleOCR-VLPaddleOCR-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
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen 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TSX0115
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
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
433
3.29 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++
689
352
Ascend Extension for PyTorch
Python
237
271
暂无简介
Dart
690
162
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
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
143
881
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
327
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
211
115
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
138
869