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2023-06-20 10:55:32 +08:00
assets Add: Battle Pass Claim Rewards (#13) 2023-06-19 21:57:19 +08:00
bin Add ALAS framework 2023-05-14 15:48:34 +08:00
config Add: Battle Pass Claim Rewards (#13) 2023-06-19 21:57:19 +08:00
deploy Opt: Move gui backend to port 22367 and clean up configs 2023-06-17 22:41:56 +08:00
dev_tools Add: Battle Pass Claim Rewards (#13) 2023-06-19 21:57:19 +08:00
module Add: Battle Pass Claim Rewards (#13) 2023-06-19 21:57:19 +08:00
tasks Fix: Dungeon entrance is never updated in selece_row() retires 2023-06-20 10:55:32 +08:00
.gitattributes Initial commit 2023-05-06 00:00:46 +08:00
.gitignore Initial commit 2023-05-06 00:00:46 +08:00
gui.py Opt: Move gui backend to port 22367 and clean up configs 2023-06-17 22:41:56 +08:00
LICENSE Initial commit 2023-05-06 00:00:46 +08:00
README.md Doc: Update usages in README 2023-06-18 01:44:01 +08:00
requirements-in.txt Add: OCR model and downgrade to py3.10 2023-05-21 09:26:58 +08:00
requirements.txt Add: OCR model and downgrade to py3.10 2023-05-21 09:26:58 +08:00
src.py Add: Battle Pass Claim Rewards (#13) 2023-06-19 21:57:19 +08:00

StarRailCopilot

Star Rail auto script | 星铁副驾驶崩坏星穹铁道脚本基于下一代Alas框架。

QQ群 SRC使用与开发 752620927

安装

SRC 还在开发中,暂时不提供自动安装包,需要以正常流程安装。

Clone 这个项目。

git clone https://github.com/LmeSzinc/StarRailCopilot

进入项目目录。

cd StarRailCopilot

使用 conda 新建 python 3.10.10 环境,假设新环境的名字叫 src

注意:我们不维护更高或者更低版本的依赖,建议使用 3.10.10

conda create -n src python==3.10.10

激活刚刚创建的虚拟环境。

conda activate src

安装 requirements.txt 中的依赖。

pip install -r requirements.txt

在模拟器里安装游戏,而不是桌面端,建议使用最牛批的 MuMu 12次选蓝叠模拟器。

**为什么使用模拟器?**如果你用桌面端来运行脚本的话,游戏窗口必须保持在前台,我猜你也不想运行脚本的时候不能动鼠标键盘像个傻宝一样坐在那吧,所以用模拟器。

模拟器的性能表现如何? Lme 的 8700k+1080ti 使用 MuMu 12 模拟器画质设置非常高是有 40fps 的,如果你的配置稍微新一点的话,特效最高 60fps 不是问题。

使用

还是在刚才的虚拟环境中,启动 GUI 后端,默认开在 22367 端口。

python gui.py

在浏览器访问 127.0.0.1:22367

SRC设置 - 模拟器设置 - 模拟器Serial 中按照帮助文本填写。

进入 总览 界面,点击 启动 按钮。

如果模拟器或者游戏不在运行的话SRC 将自动启动它们,模拟器启动目前只支持 MuMu 系和夜神系模拟器)

关于 Alas

SRC 将基于碧蓝航线脚本 AzurLaneAutoScript 开发Alas 经过三年的发展现在已经达到一个高完成度,但也累积了不少屎山难以改动,我们希望在新项目上解决这些问题:

  • 更新 OCR 库。Alas 在 cnocr==1.2.2 上训练了多个模型,但依赖的 mxnet 已经不怎么活跃了,机器学习发展迅速,新模型的速度和正确率都碾压旧模型。
  • 配置文件 pydantic 化。自任务和调度器的概念加入后用户设置数量倍增Alas 土制了一个代码生成器来完成配置文件的更新和访问pydantic 将让这部分更加简洁。
  • 更好的 Assets 管理。button_extract 帮助 Alas 轻易维护了 4000+ 模板图片,但它有严重的性能问题,对外服缺失 Assets 的提示也淹没在了大量垃圾 log 中。
  • 减少对于碧蓝的耦合。Alas 框架和 Alas GUI 有对接其他游戏及其脚本的能力,但已经完成的明日方舟 MAA 插件和正在开发的 fgo-py 插件都发现了 Alas 与碧蓝航线游戏本身耦合严重的问题。