BetterGenshinImpact日志文件位置:如何找到并分享调试信息
作为《原神》玩家必备的自动化工具,BetterGenshinImpact(更好的原神)提供了全自动钓鱼、自动拾取、自动剧情等强大功能。但在使用过程中,了解日志文件位置对于排查问题和分享调试信息至关重要。这份完整指南将帮助你快速定位所有相关日志文件,让你在遇到问题时能够准确提供调试信息给开发者。
🎯 为什么需要了解日志文件位置?
BetterGenshinImpact日志文件记录了程序运行的所有关键信息,包括:
- 错误和异常信息 - 当功能出现故障时的详细报错
- 任务执行记录 - 自动化任务的实际执行情况
- 性能监控数据 - 程序的运行状态和资源使用情况
- 用户操作历史 - 便于复现问题和优化体验
📁 BetterGenshinImpact自身日志位置
根据源码分析,BetterGenshinImpact会在程序启动时自动创建日志文件:
主程序日志路径:
BetterGenshinImpact/log/better-genshin-impact.log
该日志文件采用滚动记录机制,最多保留31天的日志记录,确保你有足够的历史数据用于问题分析。
🎮 《原神》游戏日志位置
BetterGenshinImpact还会读取《原神》游戏的日志文件来辅助定位:
国际服日志路径:
%AppData%\..\LocalLow\miHoYo\Genshin Impact\output_log.txt
国服日志路径:
%AppData%\..\LocalLow\miHoYo\原神\output_log.txt
🔍 如何快速找到日志文件?
方法一:程序安装目录查找
- 打开BetterGenshinImpact的安装目录
- 找到并进入"log"文件夹
- 查看最新的"better-genshin-impact.log"文件
方法二:系统路径查找
对于《原神》游戏日志,可以通过以下步骤找到:
- 按 Win+R 打开运行对话框
- 输入
%AppData%并回车 - 返回上级目录,进入LocalLow\miHoYo\ 文件夹
- 根据你的服务器版本选择对应文件夹
📊 执行记录存储位置
BetterGenshinImpact还会保存详细的任务执行记录:
BetterGenshinImpact/log/ExecutionRecords/
这个目录包含了每日任务执行情况的详细记录,是分析自动化任务执行效果的重要依据。
💡 分享调试信息的最佳实践
当需要向开发者或社区求助时,请按照以下步骤提供完整的调试信息:
1. 收集关键日志文件
- BetterGenshinImpact主程序日志
- 《原神》游戏输出日志
- 相关的执行记录文件
2. 描述问题场景
- 出现问题时的具体操作
- 期望的行为与实际行为的差异
- 问题发生的频率和复现步骤
3. 保护隐私信息
在分享日志前,检查并移除可能包含个人账号信息的敏感内容。
🛠️ 常见问题排查
Q:找不到日志文件怎么办? A:确保程序已经至少运行过一次,日志文件夹会在首次运行时自动创建。
Q:日志文件太大如何清理? A:BetterGenshinImpact会自动管理日志文件,保留最近31天的记录。
Q:如何启用更详细的日志记录? A:目前日志级别已在源码中预设,普通用户无需手动调整。
🚀 总结
掌握BetterGenshinImpact日志文件位置是高效使用这款自动化工具的关键技能。通过正确收集和分享调试信息,你不仅能够快速解决自己遇到的问题,还能帮助开发者改进产品,为整个社区做出贡献。
记住,清晰的日志信息是解决问题的第一步!🎉
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- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00