如何快速使用AutoClicker:鼠标自动化点击完整教程
还在为重复性的鼠标点击任务感到烦恼吗?AutoClicker是一款专为Windows用户设计的智能鼠标自动化工具,能够帮助您摆脱枯燥的重复点击工作。无论是游戏挂机、软件测试还是日常办公,这款基于C#和WPF开发的桌面应用程序都能让您的工作效率翻倍提升!😊
3分钟完成首次配置
想要立即开始使用AutoClicker?两种简单方式任您选择:
直接运行(推荐新手)
- 从项目发布页面下载最新版本的AutoClicker.exe文件
- 解压缩到任意目录,双击即可运行
源码编译(适合开发者)
- 使用命令克隆项目:
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/au/AutoClicker - 用Visual Studio打开AutoClicker.sln解决方案文件
- 右键项目选择"生成",编译成功后运行即可
一键开启自动化操作
启动程序后,您会看到一个简洁直观的操作界面。让我们快速设置第一个自动化任务:
基础参数设置
- 点击间隔:输入100-5000毫秒,建议从500毫秒开始尝试
- 鼠标按钮:选择左键、右键或中键点击
- 点击模式:单次点击或双击操作
- 循环次数:设置具体数字或选择无限循环
- 位置选择:当前位置或自定义坐标
精准坐标定位技巧
想要在特定位置进行点击?AutoClicker提供了专业的坐标获取功能:
点击界面上的坐标选择按钮,将鼠标移动到目标位置,程序会自动捕获屏幕坐标。这个功能特别适合需要固定位置点击的应用场景,比如游戏中的特定按钮或软件界面中的固定元素。
自定义热键快速启动
想要更高效地控制自动化流程?AutoClicker支持丰富的热键配置:
- 启动/停止热键:快速控制自动化任务的开始和结束
- 暂停/继续热键:灵活调整执行过程
- 多种按键支持:包括功能键、数字键、字母键等
程序内置了完整的按键映射配置,您可以在AutoClicker/Resources/keyMappings.json文件中查看所有支持的按键列表。
实战应用场景分享
游戏自动化
- 挂机练级时的自动攻击
- 资源采集的重复点击
- 任务完成的自动确认
办公效率提升
- 批量处理文件时的确认操作
- 数据录入时的自动点击
- 软件测试中的模拟用户行为
系统托盘智能管理
当您最小化程序时,AutoClicker会自动驻留在系统托盘区域:
通过托盘图标,您可以快速查看程序状态、启动新任务或调整设置,既方便又不会干扰您的其他工作。
配置备份与迁移
AutoClicker的所有设置都会自动保存,您可以在不同设备间轻松迁移配置:
- 导出当前配置文件
- 在新设备上导入配置
- 立即恢复之前的工作状态
使用小贴士与注意事项
✨ 新手建议
- 首次使用建议设置较长的点击间隔(如1000毫秒)
- 从简单的左键单击开始熟悉操作
- 使用有限次数循环进行测试
⚠️ 重要提醒
- 请遵守各平台的使用规则
- 在游戏中使用时确保不违反服务条款
- 建议在安全环境下使用本工具
开始您的自动化之旅
现在您已经掌握了AutoClicker的所有核心功能!无论您是想要提升工作效率的办公人员,还是需要游戏辅助的玩家,这款工具都能为您带来极大的便利。
立即下载AutoClicker,体验自动化带来的轻松与高效!如果您在使用过程中有任何疑问或发现了有趣的用法,欢迎与我们分享您的经验。🚀
记住,合理使用自动化工具,让技术真正为您服务!
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