NonSteamLaunchers-On-Steam-Deck项目:解决GOG游戏无法自动导入Steam库的问题
2025-06-25 04:35:19作者:卓炯娓
问题背景
在Steam Deck上通过NonSteamLaunchers项目安装GOG平台后,部分用户发现从GOG客户端下载的游戏(如《博德之门3》)无法像Epic游戏那样自动添加到Steam库中。虽然GOG启动器本身可以正常运行,但游戏扫描功能似乎存在异常。
技术分析
该问题涉及两个层面的机制:
-
NonSteamLaunchers的自动扫描服务
项目通过systemd服务nslgamescanner.service实时监控游戏安装目录。正常情况下,当用户在GOG Galaxy客户端安装游戏后,该服务会自动检测并创建对应的Steam快捷方式。 -
Boilr工具的兼容性问题
第三方工具Boilr的Linux版本目前对GOG游戏路径的识别存在局限,这与其扫描逻辑和GOG Linux客户端的特殊文件结构有关。但值得注意的是,Boilr的功能与NonSteamLaunchers的核心扫描服务是相互独立的。
解决方案
经过开发者排查,发现问题源于游戏图标下载路径的权限设置。通过以下步骤可彻底解决:
-
手动执行扫描服务诊断
访问路径/home/deck/.config/systemd/user/NSLGameScanner.py,右键将其属性设为"可执行",然后通过Konsole终端运行。这将实时显示扫描日志,帮助确认具体错误。 -
应用热修复更新
开发者已推送针对图标存储路径的修复补丁。用户需:- 在NonSteamLaunchers界面点击"StopScanner"按钮
- 重新启动扫描服务
- 系统将自动创建正确的
/grid/目录结构并完成游戏导入
补充说明
对于技术爱好者,还需注意:
- GOG游戏的默认安装路径位于Steam的兼容层目录(Proton前缀)内,路径结构为
.../NonSteamLaunchers/pfx/drive_c/Program Files (x86)/GOG Galaxy/Games - 系统级扫描服务比第三方工具更可靠,建议优先依赖内置的自动扫描机制
- 若后续新增游戏未被识别,可尝试重启扫描服务或检查游戏安装路径权限
结语
该案例展示了Steam Deck第三方启动器集成方案的自我修复能力。通过日志分析和快速响应,开发者完善了自动化游戏管理的闭环流程,为用户提供了更稳定的跨平台游戏体验。
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
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-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
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-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
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
最新内容推荐
Qt控件CSS样式实例大全 - 打造现代化GUI界面的终极指南 2023年最新HTMLCSSJS组件库:提升前端开发效率的必备资源 PADS元器件位号居中脚本:提升PCB设计效率的自动化利器 TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
312
2.72 K
deepin linux kernel
C
24
7
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++
639
244
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
851
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
469
Ascend Extension for PyTorch
Python
151
177
暂无简介
Dart
605
135
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
231
83
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
364
3 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
237
310