【免费下载】 Cookie Monster:提升你的《Cookie Clicker》游戏体验
项目介绍
Cookie Monster 是一款专为《Cookie Clicker》游戏设计的增强工具,它提供了丰富的统计数据和辅助功能,帮助玩家在游戏中做出更明智的决策。与传统的作弊工具不同,Cookie Monster 的所有功能都是可选的,玩家可以根据自己的需求自由开启或关闭,确保游戏体验既有趣又具有挑战性。
项目技术分析
Cookie Monster 的核心功能是通过计算建筑和升级的**回报周期(Payback Period, PP)**来帮助玩家优化资源配置。PP 的计算公式如下:
max(cost - cookies in bank, 0)/cps + cost/Δ cps
通过这个公式,Cookie Monster 能够全面考虑购买建筑或升级带来的所有收益,包括解锁成就和提升收入等。计算结果会以颜色编码的形式展示,帮助玩家直观地了解每个选项的价值。
项目及技术应用场景
Cookie Monster 适用于所有《Cookie Clicker》的玩家,尤其是那些希望在游戏中获得更多策略性和数据支持的玩家。无论是新手还是老手,都可以通过 Cookie Monster 提供的详细统计数据和辅助功能,优化自己的游戏策略,提升游戏体验。
项目特点
- 全面的数据支持:Cookie Monster 提供了详细的建筑和升级数据,帮助玩家做出最佳决策。
- 灵活的配置选项:所有功能均可自由开启或关闭,玩家可以根据自己的需求定制游戏体验。
- 直观的颜色编码:通过颜色编码,玩家可以快速识别最有价值的选项,提升游戏效率。
- 持续的更新与维护:项目由一支经验丰富的开发团队维护,确保功能的稳定性和持续改进。
如何使用
书签工具
将以下代码保存为一个书签,并在游戏打开时点击书签即可激活 Cookie Monster:
javascript: (function () {
Game.LoadMod('https://cookiemonsterteam.github.io/CookieMonster/dist/CookieMonster.js');
})();
用户脚本
如果你更喜欢使用用户脚本来自动加载 Cookie Monster,可以安装 CookieMonster.user.js 文件。点击文件列表中的文件并选择“raw”即可安装。
注意:为了避免冲突,Cookie Monster 应尽量在其他内容模组加载后再加载。
贡献与反馈
如果你在使用过程中遇到任何问题或有任何建议,欢迎在项目的 GitHub 仓库 中提交问题。所有建议和反馈都将被认真考虑,并可能成为项目改进的一部分。
开发者指南
Cookie Monster 将部分数据暴露在全局作用域中,开发者可以通过 CookieMonsterData 对象访问这些数据。如果你希望添加更多数据,欢迎提交问题或创建 PR。
贡献者
- Raving_Kumquat:原始作者
- Maxime Fabre:前维护者
- BlackenedGem:Golden/Wrath Cookie Favicons
- Sandworm:修改 PP 计算
- Aktanusa:当前维护者
- DanielNoord:当前维护者
- bitsandbytes1708:当前维护者
Cookie Monster 是一个开源项目,我们欢迎所有对《Cookie Clicker》游戏有热情的开发者加入我们的团队,共同提升这款经典游戏的体验。
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