网易云音乐自动升级神器:告别手动打卡,轻松冲击LV10
还在为网易云音乐等级提升而每天手动听歌打卡吗?现在,你可以彻底告别繁琐操作,通过一个轻量级的自动化工具实现每日300首歌曲自动播放,轻松解锁更多音乐特权。这个懒人必备神器能够帮你省下宝贵时间,让音乐升级之路更加高效便捷。
你的时间价值:自动化带来的改变
核心价值:解放双手,专注生活
通过自动化脚本替代手动操作,你每天可以节省至少30分钟的听歌打卡时间。这个工具不仅能完成每日300首的基础任务,还能实现多账号并行管理,让音乐升级变得简单高效。
效率提升:一键启动,智能管理
- 智能歌单识别:自动识别并播放指定歌单中的300首歌曲
- 多账号轮换执行:支持多个网易云账号同时运行,互不干扰
- 实时进度追踪:完整记录播放进度和打卡状态,随时掌握执行情况
个性化定制:按需调整
除了基础功能,你还可以根据自己的需求调整播放间隔、选择随机播放模式,甚至设置打卡结果推送通知,让整个过程更加透明可控。
快速上手:从零到一键启动
环境准备「✓ 已完成」
确保你的电脑已安装Python 3.6或更高版本。打开终端输入以下命令验证:
python --version
项目获取「✓ 已完成」
复制以下命令获取完整项目代码:
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/neteasy_music_sign
cd neteasy_music_sign
依赖安装「✓ 已完成」
执行以下命令安装必要组件:
pip install -r requirements.txt
🚩 注意:如果提示pip命令不存在,请尝试使用pip3或重新配置Python环境变量。
配置指南:打造专属打卡工具
第一步:账号信息设置
打开项目中的配置文件,找到账号设置部分:
[token]
account = 你的手机号
password = 你的密码
countrycode = 86
预期结果:成功保存账号信息,无报错提示。
第二步:歌单配置
选择歌曲数量≥300的歌单,获取歌单ID并配置:
al_id = 你的歌单ID
💡 进阶技巧:在网易云音乐APP中,通过分享歌单获取链接中的ID数字。
第三步:API服务配置
设置API接口地址,本地测试可使用默认配置:
[setting]
api = http://localhost:3000/
预期结果:配置保存成功,API地址格式正确。
多账号模式开启
如需管理多个账号,进行以下设置:
- 启用多账号开关:
peopleSwitch = true - 编辑账号列表文件,添加多个账号信息
运行效果:见证自动化威力
启动执行
在项目目录下运行主程序:
python main.py
实时监控
程序运行后会显示详细的操作日志,包括登录状态、歌单加载情况和播放进度。你可以通过日志信息随时了解执行状态,确保一切正常进行。
图:自动化脚本执行过程中的详细日志记录,展示每个步骤的执行结果
常见问题:快速排查指南
Q:歌单歌曲数量不足300首怎么办? A:更换歌曲数量≥300的歌单,更新配置文件中的al_id参数。
Q:账号登录失败如何排查? A:检查账号密码是否正确,确认国家码设置为86,如开启二次验证需先关闭。
Q:API连接出现错误如何处理? A:确保API服务已正常启动,检查配置文件中的api地址是否可访问。
Q:多账号模式下需要注意什么? A:确保每个账号信息准确无误,建议使用复杂密码并定期更新。
进阶玩法:让自动化更智能
定时任务配置
设置系统定时任务,实现每日自动运行:
Windows系统:通过任务计划程序设置触发时间和执行路径。
Linux/macOS系统:使用crontab配置定时执行,如每天早上8点自动启动打卡程序。
推送通知设置
配置打卡结果推送,实时接收执行状态:
- 支持多种推送方式选择
- 可自定义推送内容和格式
- 确保重要信息及时送达
安全提醒:保护账号信息安全
🚩 重要提示:配置文件包含敏感账号信息,请妥善保管项目目录,不要上传至公共代码仓库。多账号管理时建议使用加密存储方式,确保账号安全。
通过这套完整的自动化方案,你不仅能够轻松完成每日听歌任务,还能享受永久免费的升级体验。无论是个人使用还是多账号管理,这个工具都能为你提供稳定可靠的服务支持,让音乐升级之路更加轻松愉快。
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust049
Kimi-K2.6Kimi K2.6 是一款开源的原生多模态智能体模型,在长程编码、编码驱动设计、主动自主执行以及群体任务编排等实用能力方面实现了显著提升。Python00- QQwen3.5-397B-A17BQwen3.5 实现了重大飞跃,整合了多模态学习、架构效率、强化学习规模以及全球可访问性等方面的突破性进展,旨在为开发者和企业赋予前所未有的能力与效率。Jinja00
MiniMax-M2.7MiniMax-M2.7 是我们首个深度参与自身进化过程的模型。M2.7 具备构建复杂智能体应用框架的能力,能够借助智能体团队、复杂技能以及动态工具搜索,完成高度精细的生产力任务。Python00
GLM-5.1GLM-5.1是智谱迄今最智能的旗舰模型,也是目前全球最强的开源模型。GLM-5.1大大提高了代码能力,在完成长程任务方面提升尤为显著。和此前分钟级交互的模型不同,它能够在一次任务中独立、持续工作超过8小时,期间自主规划、执行、自我进化,最终交付完整的工程级成果。Jinja00
ERNIE-ImageERNIE-Image 是由百度 ERNIE-Image 团队开发的开源文本到图像生成模型。它基于单流扩散 Transformer(DiT)构建,并配备了轻量级的提示增强器,可将用户的简短输入扩展为更丰富的结构化描述。凭借仅 80 亿的 DiT 参数,它在开源文本到图像模型中达到了最先进的性能。该模型的设计不仅追求强大的视觉质量,还注重实际生成场景中的可控性,在这些场景中,准确的内容呈现与美观同等重要。特别是,ERNIE-Image 在复杂指令遵循、文本渲染和结构化图像生成方面表现出色,使其非常适合商业海报、漫画、多格布局以及其他需要兼具视觉质量和精确控制的内容创作任务。它还支持广泛的视觉风格,包括写实摄影、设计导向图像以及更多风格化的美学输出。Jinja00
