OrangeJs 使用教程
2024-09-25 13:09:38作者:何举烈Damon
1. 项目介绍
OrangeJs 是一个使用 Auto.js 软件制作的脚本合辑,旨在自动化执行各种任务。该项目包含了多个脚本,如微博任务自动脚本、种豆得豆自动脚本、自动动态点赞、自动宠汪汪、自动微信发消息等。OrangeJs 项目托管在 GitHub 上,采用 GPL-3.0 许可证。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
- 安装 Auto.js 软件。
- 克隆 OrangeJs 项目到本地:
git clone https://github.com/Orange-shirt/OrangeJs.git
2.2 运行脚本
- 打开 Auto.js 软件。
- 导入 OrangeJs 项目中的脚本文件。
- 选择要运行的脚本,点击运行按钮。
例如,运行 OrangeJs_微博任务自动脚本.js:
// 示例代码:OrangeJs_微博任务自动脚本.js
auto.waitFor();
var window = floaty.window(
<frame gravity="center">
<button id="action" text="开始" w="90" h="40" bg="#009688"/>
</frame>
);
setInterval(() => {}, 1000);
window.action.click(() => {
toast("开始执行微博任务");
// 这里添加具体的微博任务自动化代码
});
3. 应用案例和最佳实践
3.1 微博任务自动化
通过 OrangeJs 的微博任务自动脚本,用户可以自动化完成微博的日常任务,如点赞、评论、转发等。这大大节省了用户的时间和精力。
3.2 种豆得豆自动化
OrangeJs 还提供了种豆得豆自动脚本,用户可以自动化完成种豆任务,提高效率。
3.3 自动动态点赞
用户可以利用 OrangeJs 的自动动态点赞脚本,自动化为自己的动态点赞,增加互动性。
4. 典型生态项目
4.1 Auto.js
Auto.js 是一个基于 JavaScript 的自动化工具,支持 Android 平台。OrangeJs 项目依赖于 Auto.js 来实现各种自动化任务。
4.2 GitHub Actions
GitHub Actions 可以用于自动化构建、测试和部署。虽然 OrangeJs 项目本身不直接使用 GitHub Actions,但开发者可以利用 GitHub Actions 来管理项目的 CI/CD 流程。
4.3 Auto.js 社区
Auto.js 社区提供了丰富的资源和教程,帮助开发者更好地使用 Auto.js 和 OrangeJs 项目。
通过以上步骤,您可以快速上手并使用 OrangeJs 项目,实现各种自动化任务。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
PCDViewer-4.9.0-Ubuntu20.04:专业点云可视化与编辑工具全面解析 高效汇编代码注入器:跨平台x86/x64架构的终极解决方案 高效验证码识别解决方案:OCRServer资源文件深度解析与应用指南 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
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
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
477
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
375
3.21 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
169
190
暂无简介
Dart
615
140
🔥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
62
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
855
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
36
852
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++
647
258