March7thAssistant推送功能增强:多设备账号区分方案
2025-05-30 14:34:59作者:宣聪麟
在自动化游戏辅助工具March7thAssistant的使用过程中,当用户同时运行多个设备进行挂机操作时,所有设备的推送消息都会发送到同一个聊天窗口,这导致用户难以区分每条消息具体来自哪个账号或设备。本文将详细介绍该问题的解决方案及其技术实现思路。
问题背景分析
多设备并行运行时,March7thAssistant产生的各类状态通知、异常报警等信息会集中推送到用户指定的接收端(如微信、即时通讯软件等)。由于推送消息缺乏来源标识,用户无法快速定位问题设备或账号,给管理和故障排查带来不便。
解决方案设计
March7thAssistant通过引入推送标题自定义功能解决了这一问题。用户可以在设置中配置推送消息的标题前缀,系统会自动为每条推送消息添加可识别的来源标记。具体实现方式包括:
- 计算机名称标识:自动获取Windows系统的计算机名称作为前缀
- 游戏UID标识:提取当前登录游戏账号的唯一ID作为标识
- 自定义字符串:允许用户手动设置任意识别字符串
技术实现要点
该功能的实现涉及以下关键技术点:
- 系统信息获取:通过Windows API获取计算机名称等系统信息
- 游戏数据解析:从游戏内存或日志中提取账号UID信息
- 消息格式化:在原有推送内容前动态添加标识前缀
- 配置持久化:保存用户的自定义设置并在每次推送时应用
使用建议
对于不同使用场景,推荐采用以下配置策略:
- 单人多设备:使用计算机名称区分不同物理设备
- 多账号轮换:采用游戏UID标识不同游戏账号
- 特殊需求:自定义有意义的识别字符串(如"客厅电脑"、"工作账号"等)
总结
March7thAssistant的推送标识功能有效解决了多设备/多账号场景下的消息区分问题,提升了工具的可管理性。该方案设计简洁但实用,既保留了灵活性又不会增加用户的使用复杂度,是自动化工具中典型的用户体验优化案例。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
246
暂无简介
Dart
672
157
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++
663
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🎉 (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
1.2 K
655
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
330
137