鸣潮自动化助手ok-ww完整使用指南
2026-02-06 04:43:07作者:尤辰城Agatha
项目概述
ok-ww是一款基于图像识别技术的鸣潮游戏自动化工具,通过模拟Windows用户接口进行操作,无需内存读取或文件修改,安全可靠。该工具支持后台运行,能够在游戏窗口最小化或被遮挡时继续执行自动化任务,让您在使用电脑进行其他工作的同时轻松完成游戏日常。
核心功能特性
智能战斗系统
- 全角色自动识别:无需手动配置技能序列,一键启动自动化战斗
- 技能冷却监控:实时检测技能CD状态,精准释放技能组合
- 后台运行支持:游戏窗口最小化时仍可继续执行任务
资源管理功能
- 声骸自动筛选:智能识别优质声骸并自动上锁
- 一键合成系统:简化复杂的声骸合成操作流程
- 日常任务自动化:自动完成每日委托、周本挑战等重复性内容
多场景适配
- 副本自动通关:支持无妄者、五合一等多种副本模式
- 肉鸽一键完成:自动完成肉鸽副本挑战
环境配置要求
系统要求
- 操作系统:Windows 10/11 64位版本
- 处理器:Intel i5或AMD Ryzen 5同级性能
- 内存容量:8GB及以上
- 游戏分辨率:支持1600×900至4K的所有16:9比例分辨率
软件依赖
- Python 3.12(仅源码运行需要)
- .NET Framework 4.8 runtime
- VC++ 2022 redistributable
快速部署指南
安装包方式(推荐新手)
- 下载最新的
ok-ww-win32-China-setup.exe安装文件 - 双击安装文件,按照向导提示完成安装
- 从桌面快捷方式或开始菜单启动程序
源码运行方式(开发者)
# 克隆项目仓库
git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ok/ok-wuthering-waves
# 进入项目目录
cd ok-wuthering-waves
# 安装依赖包
pip install -r requirements.txt --upgrade
# 运行Release版本
python main.py
# 运行Debug版本(显示识别框和详细日志)
python main_debug.py
配置与优化
分辨率设置
在config.py中修改SCREEN_RESOLUTION参数,支持1280×720至3840×2160范围内所有16:9分辨率。
键位自定义
- 启动程序后进入设置界面
- 在"输入设置"标签页配置技能按键
- 支持Q/E/R/空格等基础按键映射
性能优化建议
- 确保游戏能稳定在60 FPS运行
- 降低游戏画质设置提升识别精度
- 关闭动态模糊效果
- 禁用显卡滤镜和锐化功能
命令行参数使用
通过命令行参数可实现自动化启动和任务执行:
# 示例:启动后自动执行第一个任务,并在任务完成后退出程序
ok-ww.exe -t 1 -e
参数说明:
-t或--task:启动后自动执行第N个任务-e或--exit:任务执行完毕后自动退出程序
功能界面展示
常见问题解决
启动问题排查
- 安装路径检查:确保软件安装在纯英文路径下
- 杀毒软件设置:将安装目录添加到杀毒软件的白名单中
- 显示设置调整:关闭所有显卡滤镜和叠加层显示
- 按键配置同步:如修改游戏内默认按键,需在ok-ww设置中同步更新
使用效果优化
- 保持游戏默认亮度设置
- 关闭任何在游戏画面上显示信息的叠加层
- 定期更新程序至最新版本
安全使用规范
- 本软件为免费开源项目,仅供个人学习使用
- 避免同时运行多个自动化工具
- 建议控制每日使用时长,享受科技便利的同时保持游戏乐趣
- 使用前请充分了解潜在风险,合理使用自动化功能
通过本指南,您可以快速掌握ok-ww自动化工具的使用方法,从重复性操作中解放出来,更专注于享受游戏的核心乐趣。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
564
3.83 K
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++
892
659
Ascend Extension for PyTorch
Python
375
443
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
348
198
昇腾LLM分布式训练框架
Python
116
145
暂无简介
Dart
794
197
🎉 (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
1.36 K
775
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
1.12 K
268
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
308
359



