Tinkers' Construct 3.9.0.6版本:远古工具与1.20.1适配深度解析
Tinkers' Construct作为Minecraft中广受欢迎的模组工具系统,在3.9.0.6版本中带来了令人期待的更新。本次更新不仅完成了对Minecraft 1.20.1版本的适配,更引入了一系列创新性的远古工具系统,为玩家提供了全新的游戏体验。作为技术专家,我们将深入剖析这次更新的核心内容与技术实现。
远古工具系统解析
本次更新的亮点在于引入了三种独特的远古工具,这些工具不再通过传统方式制作,而是需要通过探索世界获取。这种设计理念为工具系统注入了新的收集与探索元素。
熔炼锅(Melting Pan)
熔炼锅巧妙地将采矿工具与法杖功能相结合,其核心机制在于:
- 能够开采任何可熔化的方块,并将结果直接转化为流体存储在内置储罐中
- 采用双材料系统设计:防护镀层(护甲属性)和肢体(远程属性)
- 生成位置包括地牢、冰屋以及部分尸壳手中
战争镐(War Pick)
战争镐作为十字镐与弩的混合体,展现了创新的多功能设计:
- 采用三材料系统:工具头(近战/采集)、肢体(远程)和弓弦(远程)
- 可在矿井、掠夺者前哨站等结构中自然生成
战斗牌(Battlesign)
战斗牌完美融合了剑与防护装备的特性:
- 双材料系统:工具头(近战/采集)和防护镀层(护甲属性)
- 主要出现在堡垒遗迹中,也可通过以物易物获得
工具系统技术改进
在基础工具系统方面,本次更新进行了多项技术优化:
-
部件提示改进:工具提示现在会显示无部件材料的属性类型名称,提高了信息透明度
-
交互机制增强:
- 缩放和"bonking"动作现在支持使用时的格挡功能
- 防护装备现在可以应用多种新特性,包括弹射、弹跳等
-
部件系统重构:
- 新增锛头(adze head)部件替代原有的圆板
- 引入坚韧项圈(tough collar)作为新型绑定部件
-
可视化改进:工具制作台现在会显示成品预览,提升了用户体验
修饰符系统升级
修饰符系统作为Tinkers' Construct的核心机制之一,本次更新带来了重要改进:
-
新增修饰符:
- 盔甲纹饰:新增的美观性修饰符
- 熔炼修饰符:可将物品在工具内部进行熔炼处理
-
配方调整:快速拉弓现在使用向日葵制作
-
技术修复:
- 修复了部分切割配方变体同步问题
- 修正了冰冻流体效果的计算错误
特别值得一提的是新加入的熔炼修饰符,它允许玩家:
- 在任何可交互工具或护甲上应用
- 每级消耗1个升级槽和1个营火
- 每级增加2个烹饪槽位
- 在使用工具时自动烹饪内部物品
冶炼厂系统优化
冶炼厂系统进行了多项技术性改进:
-
合金材料逻辑优化:现在只要任一相关模组添加了所需锭,兼容合金材料就会可用
-
配方修复:
- 修正了模具配方输出数量的问题
- 移除了与Ceramics模组冲突的金砖配方
-
性能优化:减少了空手时的多余熔炼配方查询
技术架构革新
在底层技术架构方面,本次更新进行了多项重要改进:
-
资源管理:
- 战利品表修改现在完全通过JSON控制
- 渲染类型改为通过方块模型定义
- 染色玻璃颜色现在通过方块模型设置
-
模块化系统:
- 保护修饰符现在完全通过JSON定义
- 部件精灵生成器支持多属性类型纹理
- 添加了volatile标志工具模块
-
渲染系统重构:
- 移除了供应商方块状态提供器
- 方块实体渲染改用新的Mantle JSON加载器
API重大变更
对于模组开发者而言,需要注意以下API变化:
-
插槽类型颜色:现在通过JSON注册
-
盔甲纹理系统:重新设计以支持盔甲纹饰
-
库存修饰符:现在使用修饰符模块而非专用序列化器
-
类型系统简化:移除了ArmorSlotType,改用原版ArmorItem.Type
新增命令功能
本次更新引入了强大的/materials命令,允许玩家:
- 查询材料属性和特性
- 修改工具上的材料
- 为开发者提供了更强大的调试工具
总结
Tinkers' Construct 3.9.0.6版本通过引入远古工具系统,为模组带来了全新的收集与使用体验。同时,大量的技术优化和架构改进为未来的扩展奠定了坚实基础。对于玩家而言,新的工具类型和修饰符提供了更多游戏可能性;对于开发者而言,更模块化的系统和清晰的API为定制开发提供了便利。这次更新标志着Tinkers' Construct在1.20.1时代的技术成熟与创新突破。
kernelopenEuler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。C089
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python058
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00