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MAA 的意思是 MAA Assistant Arknights
一款明日方舟游戏小助手
基于图像识别技术,一键完成全部日常任务!
绝赞更新中 ✿✿ヽ(°▽°)ノ✿
- 刷理智,掉落识别及上传 企鹅物流,一图流;
- 智能基建换班,自动计算干员效率,单设施内最优解;同时也支持 自定义排班;
- 自动公招,可选使用加急许可,一次全部刷完!公招数据自动上传 企鹅物流,一图流;
- 支持手动识别公招界面,方便对高星公招做出选择
(你的这个高姿回费出的是推王呢还是推王呢); - 支持识别干员列表,统计已有和未有干员及潜能,并在公招识别显示;
- 支持识别养成材料,并导出至 企鹅物流刷图规划、明日方舟工具箱、ARK-NIGHTS 干员培养表;
- 访问好友、收取信用及购物、领取日常奖励等,一键全日常自动长草;
- 肉鸽全自动刷源石锭和等级,自动烧水和凹直升,智能识别干员及练度;
- 选择作业 JSON 文件,自动抄作业, 视频演示;
- 支持 C, Python, Java, Rust, Golang, Java HTTP, Rust HTTP 等多种接口,方便集成调用,自定义你的 MAA!
话不多说,看图!
- 请根据 模拟器和设备支持,进行对应的操作;
- 修改模拟器分辨率为
16:9
比例,最低1280 * 720
,最高2K
;
对于国际服(美服)玩家,由于界面布局、字号等问题,我们则建议您将分辨率修改为1920 * 1080
; - 开始使用吧!
更多使用说明请参阅 详细介绍
- 软件一打开就闪退;
- 连接错误、不知道 adb 路径怎么填写;
- 连接成功了,但没反应;
- 如何连接自定义端口;
- 下载速度慢,且镜像站无法打开网页;
- 下载到一半提示“登陆”/“鉴权”;
- 连接正常,任务开始了,但是没反应。
请参阅 常见问题
目前国际服(美服)、日服、韩服、繁中服的绝大部分功能均已支持。但由于外服用户较少及项目人手不足,很多功能并没有进行全面的测试,所以请自行体验。
若您遇到了 Bug,或对某个功能有强需求,欢迎在 Issues 和 讨论区 催更;或加入我们一起建设 MAA!请参阅 外服适配教程
MAA 支持命令行界面(CLI)操作,支持 Linux,macOS 和 Windows,可用于自动化脚本或在无图形界面的服务器上使用。请参阅 CLI 使用指南
目前项目组非常缺前端大佬,若您有相关经验,欢迎加入我们!
- 全新框架:MaaFramework
- 全新 GUI:MaaX
- 作业站 前端:maa-copilot-frontend
- 作业站 后端:MaaBackendCenter
- 官网:前端
- 深度学习:MaaAI
MAA 支持多国语言,并使用 Weblate 进行本地化管理。如果您通晓多门语言,欢迎前往 MAA Weblate 帮助我们进行翻译。
MAA 以中文(简体)为第一语言,翻译词条均以中文(简体)为准。
-
下载预构建的第三方库
python maadeps-download.py
-
使用 Visual Studio 2022 打开
MAA.sln
,右键MaaWpfGui
,设为启动项目 -
VS 上方配置选择
RelWithDebInfo
x64
(如果编译 Release 包 或 ARM 平台,请忽略这步) -
右键
MaaWpfGui
- 属性 - 调试 - 启用本地调试(这样就能把断点挂到 C++ Core 那边了) -
(可选)若准备提交 PR,建议启用 clang-format 支持
请参阅 Linux 编译教程
- C 接口:集成示例
- Python 接口:集成示例
- Golang 接口:集成示例
- Dart 接口
- Java 接口:集成示例
- Java HTTP 接口
- Rust 接口:HTTP 接口
- TypeScript 接口
- Woolang 接口:集成示例
- 集成文档
- 回调消息协议
- 任务流程协议
- 自动抄作业协议
请参阅 外服适配教程,对于国服已支持的功能,绝大部分的外服适配工作仅需要截图 + 简单的 JSON 修改即可。
请参阅 Issue bot 使用方法
- 图像识别库:opencv
文字识别库:chineseocr_lite- 文字识别库:PaddleOCR
- 深度学习部署库:FastDeploy
- 机器学习加速器:onnxruntime
关卡掉落识别:企鹅物流识别- 地图格子识别:Arknights-Tile-Pos
- C++ JSON库:meojson
- C++ 运算符解析器:calculator
C++ base64编解码:cpp-base64- C++ 解压压缩库:zlib
- C++ Gzip封装:gzip-hpp
- 安卓触控事件器:minitouch
- 安卓触控事件器:MaaTouch
- WPF MVVM框架:Stylet
- WPF控件库:HandyControl -> HandyControls
- C# 日志:Serilog
- C# JSON库:Newtonsoft.Json & System.Text.Json
下载器:aria2
公开招募数据:明日方舟工具箱干员及基建数据:PRTS Wiki- 关卡数据:企鹅物流数据统计
- 游戏数据及资源:明日方舟客户端素材
游戏数据:《明日方舟》游戏数据
感谢所有参与到开发/测试中的朋友们,是大家的帮助让 MAA 越来越好! (*´▽`)ノノ
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