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 StartedRust050
Kimi-K2.6Kimi K2.6 是一款开源的原生多模态智能体模型,在长程编码、编码驱动设计、主动自主执行以及群体任务编排等实用能力方面实现了显著提升。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
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
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
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

