tModLoader跨模组内容开发指南:Visual Studio Code配置详解
2025-06-13 11:11:07作者:裘旻烁
在tModLoader模组开发过程中,经常需要实现模组间的相互引用和依赖。本文将详细介绍如何在Visual Studio Code环境下正确配置跨模组引用,帮助开发者解决常见的依赖管理问题。
核心概念理解
跨模组开发主要涉及两个关键概念:
- 编译时依赖:在开发阶段需要引用其他模组的程序集(.dll文件)来完成代码编译
- 运行时依赖:在模组实际运行时需要确保依赖的模组存在并正确加载
环境准备
开始配置前,请确保已具备以下条件:
- 已安装最新版Visual Studio Code
- 已安装C#扩展插件
- 已设置好tModLoader开发环境
- 获取了需要引用的模组dll文件
项目结构规范
正确的项目结构对跨模组开发至关重要:
游戏根目录/
├── tModLoader/
│ ├── ModSources/ # 推荐存放第三方模组dll的位置
│ │ └── ReferencedMod.dll
│ └── YourMod/ # 你的模组项目目录
│ ├── YourMod.csproj
│ └── ... # 其他模组文件
配置步骤详解
1. 添加dll引用
在Visual Studio Code中,需要通过手动编辑.csproj文件来添加引用:
- 打开你的模组项目目录
- 找到并打开YourMod.csproj文件
- 在
<ItemGroup>部分添加以下内容:
<Reference Include="ReferencedMod">
<HintPath>..\ModSources\ReferencedMod.dll</HintPath>
</Reference>
2. 配置依赖关系
除了代码层面的引用,还需要在模组构建文件中声明依赖:
- 打开mod.build文件
- 在
dependencies部分添加:
"dependencies": ["ReferencedMod"]
3. 验证配置
完成上述配置后,可以通过以下方式验证:
- 在代码中尝试使用被引用模组的类型
- 执行
dotnet build检查是否能成功编译 - 运行tModLoader测试模组加载情况
常见问题解决方案
引用路径问题
如果遇到"找不到程序集"错误,请检查:
- HintPath中的相对路径是否正确
- dll文件是否实际存在于指定位置
- 路径中的斜杠方向是否正确(Windows使用反斜杠)
版本兼容性问题
当被引用模组更新后可能出现:
- API变更导致编译错误
- 运行时类型加载失败
解决方案:
- 锁定特定版本依赖
- 使用条件编译处理不同版本兼容性
最佳实践建议
- 文档记录:为你的模组明确记录依赖关系和版本要求
- 分离开发:将被引用模组的dll统一放在ModSources目录
- 版本控制:在.gitignore中排除第三方dll,避免仓库膨胀
- 错误处理:在代码中添加适当的null检查和错误处理
通过以上配置和注意事项,开发者可以顺利实现tModLoader模组间的相互引用,构建更复杂的模组生态系统。
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。C092
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python058
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
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
474
3.53 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
287
339
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
224
92
Ascend Extension for PyTorch
Python
283
316
暂无简介
Dart
723
174
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
10
1
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++
850
440
🎉 (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
1.27 K
699
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19