如何轻松备份Xbox游戏存档?XGP-save-extractor终极工具全攻略
作为Xbox Game Pass for PC玩家,你是否曾因存档丢失而心痛不已?XGP-save-extractor 这款开源Python脚本工具,正是为解决存档管理难题而生!它能自动识别并提取支持的游戏存档,生成便捷的ZIP文件,让备份、迁移和共享游戏进度变得前所未有的简单。
🎮 为什么选择XGP-save-extractor?三大核心优势
✅ 一键备份,告别存档丢失风险
传统手动查找存档文件既耗时又容易出错,而XGP-save-extractor通过自动化脚本,只需一次运行就能完成所有支持游戏的存档打包。无论是更换设备还是重装系统,都能确保你的游戏进度万无一失。
✅ 跨平台自由迁移,进度无缝衔接
厌倦了平台限制?这款工具支持将Xbox Game Pass存档无缝迁移至Steam、Epic Games等平台,让你在不同游戏客户端间自由切换,无需重新开始游戏旅程。
✅ 零技术门槛,小白也能轻松上手
无需掌握Python编程知识!项目提供可直接运行的程序文件,双击即可启动,全程引导式操作让存档管理变得像复制粘贴一样简单。
🚀 快速上手:三步完成存档提取
1️⃣ 获取工具:两种安装方式任选
- 源码运行:克隆仓库后直接执行Python脚本
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/xg/XGP-save-extractor cd XGP-save-extractor python main.py - 可执行文件:下载预打包程序,无需安装Python环境(适合纯小白用户)
2️⃣ 运行脚本:自动扫描游戏存档
启动程序后,工具将自动扫描系统中已安装的Xbox Game Pass游戏,识别支持的存档文件。扫描结果会清晰展示在界面中,包含游戏名称、存档路径和文件大小等关键信息。
3️⃣ 提取存档:一键生成ZIP文件
确认存档列表后,点击"提取"按钮即可将选中的存档打包为ZIP文件。默认保存路径为工具所在目录的saves文件夹,方便你随时查找和管理。
📂 支持游戏列表:持续更新中
工具通过games.json文件维护支持的游戏数据库,目前已覆盖《极限竞速:地平线》系列、《我的世界:地下城》等热门作品。社区开发者会定期更新游戏支持列表,你也可以通过提交PR贡献新的游戏配置。
🌟 开源力量:共建更好的存档工具
作为开源项目,XGP-save-extractor欢迎所有玩家和开发者参与改进。你可以:
- 报告未支持的游戏存档问题
- 提交代码优化建议
- 分享存档迁移的实用技巧
📌 常见问题解答
Q:提取的存档如何导入到其他平台?
A:不同游戏的存档导入方式略有差异,通常只需将ZIP文件解压到目标平台的存档目录即可。建议参考具体游戏的官方存档迁移指南。
Q:工具会收集我的游戏数据吗?
A:不会!所有操作均在本地完成,存档文件仅存储在你的设备中,保障隐私安全。
💡 玩家必备小贴士
- 定期运行工具进行存档备份,养成良好的存档管理习惯
- 迁移存档前建议先备份原文件,防止意外情况发生
- 关注项目更新,及时获取新游戏支持和功能优化
有了XGP-save-extractor,从此告别存档丢失的烦恼,让每一份游戏回忆都得到妥善保管。立即下载体验,开启轻松便捷的游戏存档管理之旅吧!
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