如何用三月七小助手解放双手?崩坏:星穹铁道全自动辅助工具终极指南
在快节奏的现代生活中,玩家们常常因工作繁忙而无法兼顾《崩坏:星穹铁道》的日常任务。三月七小助手(March7thAssistant)作为一款免费开源的游戏自动化工具,能帮你轻松搞定清体力、每日实训、领取奖励等繁琐操作,让你在忙碌之余也能高效管理游戏进度,享受纯粹的游戏乐趣。
🌟 什么是三月七小助手?
三月七小助手是专为《崩坏:星穹铁道》PC端玩家设计的自动化辅助工具,通过图像识别和智能控制技术,实现日常、周常任务的全自动执行。无论是清理体力、完成每日实训,还是挑战模拟宇宙、忘却之庭,它都能一键搞定,让你告别重复操作,专注于游戏策略与剧情体验。

图:三月七小助手图形界面展示,直观易用的功能布局让操作更轻松。
🚀 核心功能:解放双手的六大亮点
1. 日常任务全自动化
- 清体力:自动识别开拓力,智能选择副本类型(如历战余响、纯粹试炼)并完成指定次数。
- 每日实训:自动完成“完成1次副本”“使用支援角色”等任务,无需手动操作。
- 奖励领取:一键领取每日委托、邮件、活动奖励,不错过任何资源。
2. 周常挑战轻松通关
- 模拟宇宙:调用Auto_Simulated_Universe项目,支持自定义世界、命途和难度,每周自动完成34次挑战。
- 忘却之庭:智能识别星数,满星关卡自动跳过,未满星关卡精准战斗,轻松获取光锥素材。
- 逐光捡金:自动识别地图资源点,高效收集养成材料,支持中断后从指定地图继续。
3. 灵活定制的任务计划
- 定时启动:体力恢复到指定值或凌晨4点自动启动,无需手动触发。
- 任务顺序自定义:可按“日常→清体力→锄大地→模拟宇宙”等顺序执行,已完成任务自动跳过。
- 多模式运行:图形界面适合手动操作,终端模式支持任务计划后台运行。
4. 全方位消息推送
支持Telegram、企业微信、QQ机器人等18种推送方式,任务完成、体力恢复等状态实时通知,还能附带截图,让你随时掌握游戏动态。
5. 智能适配与兼容性
- 分辨率支持:需在1920×1080分辨率(窗口或全屏)下运行,不支持HDR模式。
- 多场景适配:兼容远程桌面、多显示器设置,后台运行不影响电脑正常使用。
6. 安全免费开源
完全免费开源,代码透明可审计,无恶意插件。项目地址:git clone --recurse-submodules https://gitcode.com/gh_mirrors/ma/March7thAssistant
📥 三步上手:从下载到运行
1. 准备工作
确保你的电脑满足以下条件:
- 系统:Windows 10/11(64位)
- 游戏:《崩坏:星穹铁道》PC端,分辨率设置为1920×1080
- 环境:安装Python 3.8+(源码运行需配置)
2. 下载与解压
- 访问项目仓库,下载最新版压缩包(如
March7thAssistant_full.zip)。 - 右键解压到任意文件夹,确保路径不含中文和特殊字符。
3. 启动工具
双击文件夹内的March7th Launcher.exe,同意《免责声明》后即可打开图形界面。首次运行会自动检测游戏路径,如需手动配置,需选择Star Rail\Game\StarRail.exe。
⚙️ 高级配置:打造个性化自动化体验
副本与体力设置
在“设置→体力”中:
- 副本类型:选择清体力时优先挑战的副本(如“历战余响”“纯粹试炼”)。
- 副本名称:手动输入副本名称(如“凝滞虚影:物理”),或留空自动匹配每日实训任务。
后台运行技巧
若需后台运行(如电脑需同时处理其他任务),可参考官方文档中的“远程本地多用户桌面”方案,通过Windows远程桌面服务实现多用户同时登录,不影响小助手运行。
常见问题解决
- 更新失败:在设置中切换“海外源下载”,或手动下载
March7th Updater.exe更新。 - 识别异常:关闭HDR,确保游戏画面无遮挡,多显示器用户可尝试“设置→杂项→多显示器截屏”选项。
📝 注意事项:安全使用指南
- 分辨率要求:必须在1920×1080分辨率下运行,否则可能导致图像识别失败。
- 开源与安全:项目完全开源,无病毒或恶意代码,但需警惕第三方倒卖,官方从未收费。
- 游戏规则:工具仅模拟手动操作,不修改游戏数据,建议合理使用,避免过度依赖。
💡 为什么选择三月七小助手?
相比同类工具,三月七小助手的优势在于:
- 免费开源:代码透明,社区持续维护,功能更新及时。
- 模块化设计:模拟宇宙、锄大地等功能基于成熟子项目(如Auto_Simulated_Universe、Fhoe-Rail),稳定性强。
- 用户友好:图形界面直观易懂,无需编程基础,新手也能快速上手。
如果你是忙碌的上班族、学生党,或希望摆脱重复操作的玩家,三月七小助手绝对是提升游戏体验的得力伙伴。立即下载,让自动化为你节省时间,享受更纯粹的《崩坏:星穹铁道》之旅!
提示:遇到问题可查阅官方文档或加入社区交流,共同优化工具体验。工具使用过程中如有疑问,欢迎在项目仓库提交Issue反馈。
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
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
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00