MaaAssistantArknights项目中萨卡兹肉鸽自动刷钱功能异常分析
2025-05-14 15:20:22作者:魏献源Searcher
问题背景
MaaAssistantArknights是一款流行的明日方舟自动化辅助工具,其中的肉鸽(roguelike)模式自动刷钱功能广受玩家欢迎。近期有用户反馈,在使用萨卡兹肉鸽后勤分队进行自动刷源石锭时,偶尔会出现异常情况:在没有构想的情况下,程序试图上下拐(调整干员位置)然后卡住不动。
技术分析
异常现象的具体表现
根据日志分析,该异常通常发生在以下流程中:
- 程序正常识别并点击"收取奖励"按钮
- 随后尝试识别并点击"离开"按钮
- 在确认离开后,程序再次识别到奖励收取标志
- 当程序尝试进入紧急作战节点时出现异常
根本原因推测
通过深入分析日志和用户提供的截图,我们认为问题可能源于以下几个方面:
- 模拟器/网络延迟:在放弃战斗奖励后,页面可能因延迟未及时消失,导致程序误判界面状态
- 时序竞争条件:在点击收取奖励时,页面可能已消失,导致程序点到其它节点
- 识别阈值设置:部分模板匹配的置信度阈值(如0.956)可能偏高,在界面变化时不够鲁棒
日志关键点解读
从技术日志中可以看到几个关键点:
- 界面元素识别置信度普遍较高(如0.999867、0.990883等)
- 操作序列完整:收取奖励→离开→确认离开→再次识别奖励标志
- 最终在尝试进入紧急作战节点时出现异常
解决方案建议
临时解决方案
对于遇到此问题的用户,可以采取以下临时措施:
- 手动取消拐的操作
- 手动前进到下一个节点
- 等待MAA重新识别界面状态后继续运行
长期改进方向
从技术架构角度,建议开发团队考虑以下改进:
- 增加界面状态变化的二次验证机制
- 优化模板匹配的置信度阈值设置
- 引入更鲁棒的状态机设计,处理界面延迟情况
- 增加异常恢复机制,当检测到卡顿时自动尝试恢复
技术实现细节
当前实现机制分析
当前刷钱功能的核心逻辑基于:
- 模板匹配识别特定界面元素
- 状态机驱动操作流程
- 固定延时等待界面响应
优化空间
- 动态延时调整:根据实际响应情况动态调整等待时间
- 多条件验证:结合多个界面元素共同判断当前状态
- 异常检测:增加超时和异常状态检测机制
用户建议
对于普通用户,我们建议:
- 确保使用最新版本MAA
- 检查模拟器性能设置,确保足够资源
- 在网络稳定环境下运行
- 如频繁遇到此问题,可暂时改用"点刺"策略替代
总结
MaaAssistantArknights的萨卡兹肉鸽自动刷钱功能在大多数情况下运行良好,但在特定条件下可能出现界面状态判断异常。该问题主要与模拟器延迟和状态判断逻辑有关,通过技术优化可以逐步改善。开发团队已注意到此问题,建议用户关注后续版本更新。
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
最新内容推荐
TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 VSdebugChkMatch.exe:专业PDB签名匹配工具全面解析与使用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
413
3.18 K
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
Ascend Extension for PyTorch
Python
228
258
暂无简介
Dart
679
160
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++
689
325
🔥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
65
19
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (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
1.21 K
660
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492