高效保存星穹铁道抽卡记录:3步实现跃迁历史全面导出与分析
想永久保存《崩坏:星穹铁道》的抽卡记录吗?这款星穹铁道跃迁记录导出工具能帮你轻松实现!作为一款基于Electron开发的实用工具,它通过读取游戏日志或代理模式获取抽卡数据,让你随时查看和分析抽卡历程。无论是记录五星角色获取瞬间,还是统计抽卡概率,这款工具都能满足你的需求。
准备工具与环境
首先需要获取工具的最新版本,打开终端执行以下命令克隆项目:
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/st/star-rail-warp-export
工具支持中文、英文、日文等12种语言,语言文件位于项目的src/i18n/目录下。
注意:工具目前仅支持Windows 64位操作系统,确保游戏和工具在同一台电脑上运行。
实施抽卡数据获取
在游戏中准备数据
- 打开《崩坏:星穹铁道》游戏,进入抽卡界面
- 点击"查看详情"按钮,加载完整抽卡记录
重要提示:只有点击"查看详情",游戏才会将完整的抽卡记录加载到本地缓存中,工具才能读取到这些数据。
使用工具加载数据
- 运行工具,等待主界面加载完成
- 点击界面上的"更新数据"按钮
- 等待工具自动读取游戏缓存的抽卡数据
工具会自动识别不同类型的卡池数据,包括角色活动跃迁、群星跃迁和始发跃迁。
验证与分析抽卡记录
加载完成后,工具界面会显示详细的数据统计,包括三个主要卡池的抽卡分析:
数据统计内容
工具提供的统计信息包括:
| 统计项目 | 说明 |
|---|---|
| 抽卡时间范围 | 显示各卡池的抽卡时间段 |
| 抽卡次数 | 总次数及各星级物品出现次数 |
| 概率分布 | 各星级物品占比的饼图展示 |
| 保底情况 | 未出五星的累计次数 |
| 平均保底 | 五星角色的平均获取抽数 |
导出抽卡数据
如需保存抽卡记录,点击界面上的"导出Excel"按钮,工具会将数据保存为Excel格式,包含以下信息:
- 抽卡时间戳
- 物品名称和类型
- 卡池分类信息
- 星级分布统计
常见问题速解
Q: 为什么工具无法读取到抽卡数据? A: 请确保在游戏中点击了"查看详情"按钮,且游戏和工具在同一台电脑上运行。如果问题仍然存在,可以尝试重启游戏和工具。
Q: 如何管理多个游戏账号的抽卡记录? A: 点击工具界面上的"+"按钮添加新账号,切换游戏账号后重新打开抽卡记录页面,再次点击"更新数据"即可同步新账号的抽卡记录。
Q: 导出的Excel文件保存在哪里? A: 默认情况下,导出的Excel文件保存在工具安装目录的export文件夹下,你可以通过"选项"设置自定义保存路径。
Q: 工具支持哪些操作系统? A: 目前工具仅支持Windows 64位操作系统,macOS和Linux版本正在开发中。
Q: 抽卡记录会保存在哪里? A: 工具会在本地保存抽卡记录,建议定期备份这些数据以防丢失。
数据安全建议
- 定期备份导出的Excel文件,避免数据丢失
- 不要将抽卡记录分享给陌生人,保护个人游戏账号信息
- 从官方渠道获取工具更新,避免使用第三方修改版本
- 导出数据后可加密存储敏感信息
适用场景总结
这款工具特别适合以下玩家:
- 希望记录和分析抽卡概率的玩家
- 需要管理多个游戏账号的玩家
- 想要永久保存抽卡历史的玩家
- 需要统计保底情况的玩家
功能扩展建议
未来版本可能增加的功能:
- 多设备数据同步
- 抽卡记录云端备份
- 更详细的数据分析图表
- 抽卡模拟功能
社区支持渠道
如果你在使用过程中遇到问题,可以通过以下方式获取帮助:
- 查看项目文档了解详细使用说明
- 在项目的issue板块提交问题反馈
- 参与社区讨论分享使用经验
现在就开始使用星穹铁道跃迁记录导出工具,永久保存你的抽卡珍贵回忆吧!无论是分析抽卡策略还是记录游戏历程,这款工具都能成为你的得力助手。
GLM-5.1GLM-5.1是智谱迄今最智能的旗舰模型,也是目前全球最强的开源模型。GLM-5.1大大提高了代码能力,在完成长程任务方面提升尤为显著。和此前分钟级交互的模型不同,它能够在一次任务中独立、持续工作超过8小时,期间自主规划、执行、自我进化,最终交付完整的工程级成果。Jinja00
MiniMax-M2.7MiniMax-M2.7 是我们首个深度参与自身进化过程的模型。M2.7 具备构建复杂智能体应用框架的能力,能够借助智能体团队、复杂技能以及动态工具搜索,完成高度精细的生产力任务。Python00- QQwen3.5-397B-A17BQwen3.5 实现了重大飞跃,整合了多模态学习、架构效率、强化学习规模以及全球可访问性等方面的突破性进展,旨在为开发者和企业赋予前所未有的能力与效率。Jinja00
HY-Embodied-0.5这是一套专为现实世界具身智能打造的基础模型。该系列模型采用创新的混合Transformer(Mixture-of-Transformers, MoT) 架构,通过潜在令牌实现模态特异性计算,显著提升了细粒度感知能力。Jinja00
LongCat-AudioDiT-1BLongCat-AudioDiT 是一款基于扩散模型的文本转语音(TTS)模型,代表了当前该领域的最高水平(SOTA),它直接在波形潜空间中进行操作。00
ERNIE-ImageERNIE-Image 是由百度 ERNIE-Image 团队开发的开源文本到图像生成模型。它基于单流扩散 Transformer(DiT)构建,并配备了轻量级的提示增强器,可将用户的简短输入扩展为更丰富的结构化描述。凭借仅 80 亿的 DiT 参数,它在开源文本到图像模型中达到了最先进的性能。该模型的设计不仅追求强大的视觉质量,还注重实际生成场景中的可控性,在这些场景中,准确的内容呈现与美观同等重要。特别是,ERNIE-Image 在复杂指令遵循、文本渲染和结构化图像生成方面表现出色,使其非常适合商业海报、漫画、多格布局以及其他需要兼具视觉质量和精确控制的内容创作任务。它还支持广泛的视觉风格,包括写实摄影、设计导向图像以及更多风格化的美学输出。Jinja00
