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!✨
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00

