网易云音乐自动打卡工具:3步轻松实现每日300首听歌签到
想让你的网易云音乐账号等级快速提升到LV10吗?没时间每天手动听歌打卡?这款网易云音乐自动打卡工具就是你的最佳选择!只需简单配置,就能每天自动完成300首歌曲打卡任务,让账号等级飞速提升。🎵
🚀 为什么你需要自动打卡工具?
网易云音乐的等级系统要求用户持续听歌才能提升等级,但很多人因为工作学习忙碌,无法保证每天完成听歌任务。这款neteasy_music_sign项目完美解决了这个问题,它基于开源项目优化而来,适配了网易云音乐最新API,确保打卡功能稳定可靠。
📋 核心文件快速了解
在开始使用前,先熟悉一下项目中的关键文件:
- init.config:核心配置文件,必须填写账号密码和API地址
- account.json:多账号管理文件,支持同时为多个网易云账号打卡
- main.py:程序主入口文件,运行它即可启动自动打卡
- requirements.txt:项目依赖库清单
🛠️ 3步快速上手教程
第一步:环境准备与项目获取
首先确保你的电脑已安装Python 3.x环境,然后通过以下命令获取项目:
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/neteasy_music_sign
cd neteasy_music_sign
安装必要的依赖库:
pip install -r requirements.txt
第二步:关键配置填写指南
打开init.config文件,按照以下说明进行配置:
账号信息配置:
account:填写你的网易云音乐账号(手机号或邮箱)password:直接输入明文密码,无需加密countrycode:国内用户填写86
歌单配置:
al_id:选择一个歌曲数量≥300首的歌单,从分享链接中获取ID
API配置:
api:填入已部署的NeteaseCloudMusicApi地址
第三步:启动运行与效果验证
配置完成后,在终端执行:
python main.py
程序会自动开始播放歌单中的歌曲,每首播放30秒后自动切换,累计完成300首后自动停止。所有运行日志都会保存在run.log文件中,方便随时查看打卡记录。
💡 实用技巧与注意事项
多账号管理: 如果需要为多个网易云账号打卡,可以在account.json中添加多个账号信息,实现批量自动化管理。
歌单选择建议:
- 选择歌曲数量充足的歌单(≥300首)
- 推荐选择你喜欢的音乐类型,这样既能升级又能享受音乐
安全提醒:
- 配置文件中的密码为明文存储,请注意保护文件安全
- 建议不要将配置文件分享给他人
❓ 常见问题解答
Q:运行时报错缺少依赖模块怎么办?
A:根据提示信息,使用pip install 模块名手动安装缺失的依赖。
Q:API连接失败怎么解决? A:检查NeteaseCloudMusicApi是否部署成功,确保地址填写正确。
Q:歌单歌曲数量不足300首会怎样? A:程序会在播放完所有歌曲后自动停止,建议选择歌曲数量充足的歌单。
📚 更多资源
项目提供了详细的使用文档,包括配置说明、API部署指南等,帮助用户更好地理解和使用工具。
使用声明: 本项目仅供学习交流使用,请合理使用自动打卡功能,在享受音乐的同时轻松提升账号等级。
现在就去试试吧,让你的网易云音乐账号等级实现质的飞跃!✨
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0195
cann-learning-hubCANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。Jupyter Notebook0124
MiMo-V2.5-Pro-FP4-DFlashMiMo-V2.5-Pro-FP4-DFlash 是驱动 MiMo-V2.5-Pro-UltraSpeed 的底层模型: FP4 量化骨干网络:对 MoE 专家采用 MXFP4 量化,同时保持模型其他部分的更高精度,在几乎无损质量的前提下,显著减小模型体积并降低内存带宽压力。 BF16 DFlash 草稿生成器:用于块扩散推测解码,每次前向传播可生成一整个块的 tokens,并让骨干网络一步完成验证。 两者协同作用,既降低了每参数的位宽,又减少了骨干网络前向传播的次数,而这两者正是万亿参数模型解码过程中的两大主要成本来源。Python00
JoyAI-EchoJoyAI-Echo,这是一个独立的、仅用于推理的版本,旨在实现分钟级多镜头音视频生成。它采用了经过蒸馏的DMD生成器、配对的跨模态记忆以及故事级别的一致性。其性能的核心在于,一个跨模态视听记忆库能够在长达五分钟的视频中保持角色外观和语音音色的一致性。同时,一个训练后处理流程将基于记忆的强化学习与分布匹配蒸馏相结合,实现了7.5倍的速度提升,显著增强了视觉质量和对齐效果。00
AstrBot✨ 易上手的多平台 LLM 聊天机器人及开发框架 ✨ 平台支持 QQ、QQ频道、Telegram、微信、企微、飞书 | OpenAI、DeepSeek、Gemini、硅基流动、月之暗面、Ollama、OneAPI、Dify 等。附带 WebUI。Python05
handy-ollama动手学Ollama,CPU玩转大模型部署,在线阅读地址:https://datawhalechina.github.io/handy-ollama/Jupyter Notebook07

