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ok-ww 实战指南:2 个工作流让鸣潮自动战斗与声骸挂机省下一半时间

2026/10/6 12:24:34 拓冰建站 浏览量
ok-ww 实战指南:2 个工作流让鸣潮自动战斗与声骸挂机省下一半时间 ok-ww 实战指南2 个工作流让鸣潮自动战斗与声骸挂机省下一半时间【免费下载链接】ok-wuthering-waves鸣潮 后台自动战斗 自动刷声骸 一键日常 Automation for Wuthering Waves项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ok/ok-wuthering-waves凌晨想刷把声骸你打开游戏、等加载、切队伍、盯着 CD 手动放技能一套下来十几分钟人不能离开窗口。想多号轮着挂更得来回切桌面。ok-ww 就是冲着这个来的它是一个基于图像识别的鸣潮自动化程序靠模拟键鼠完成自动战斗和自动刷声骸全程无内存读取、无文件修改游戏窗口最小化也能后台跑。先看懂 ok-ww 的三层识别链路别急着敲命令先搞清楚它是怎么看懂游戏的。ok-ww 的核心是一条画面帧 → 模型推理 → 场景决策的流水线就像给程序配了三个员工一个负责认字一个负责看局面一个负责干活。层输入处理输出图像识别游戏画面帧YOLO ONNX 模型推理带标签的盒子290 种 UI 元素场景状态机识别出的盒子判断 in_combat / in_team场景状态位是否战斗中任务框架状态 配置任务类run()模拟按键/鼠标序列图像识别src/OnnxYolo8Detect.py加载assets/echo_model/echo.onnx把 640×640 的输入帧推一遍输出每个 UI 元素的坐标。标签定义在 src/Labels.py从box_target_enemy到btn_dialog_close共 290 个——相当于给游戏界面每个按钮都挂了个门牌。场景状态机src/scene/WWScene.py只维护几个布尔位如in_combat()。它像门禁的当前楼层显示每次刷新画面就更新一次任务代码不用反复查画面。任务框架所有任务继承自BaseWWTask配置来自config.py任务之间可互相嵌套比如日常任务里调梦魇任务。用 -t 和 -e 把一键日常装进计划任务⚡痛点登录、领月卡、打声骸、领奖励四步手动走一遍还得守着窗口多账号更是地狱。最小可运行写法Windows 安装版或源码均可# 从源码运行推荐 Python 3.12 pip install -r requirements.txt --upgrade python main.py # 指定任务启动跑第 1 个任务一条龙日常完成后自动退出 ok-ww.exe -t 1 -e-t 1启动后自动执行任务列表第 1 项即登录、刷声骸、领日常奖励的完整流程-e任务结束自动退出配合系统计划任务就能定时挂机无需人工干预源码调试可换python main_debug.py日志更全再进一步把-t 1 -e包进 Windows 任务计划程序每天固定时间触发配合多账号目录切换就是无人值守的多号日常流水线源码里MultiAccountDailyTask已内置了多账号切换逻辑。从单命令跑一次到多任务联动 后台常驻下一步是让 ok-ww 在你不看的时候继续干活——这正是要害所在。后台刷声骸窗口最小化识别照常走痛点传统挂机脚本要么必须前台窗口要么换队就得手动重调技能顺序而 ok-ww 走 Windows 接口模拟键鼠窗口最小化或被遮挡都能识别全角色自动识别无需配技能序列。这段命令其实就是开启对应的任务任务# 源码方式启动后进入设置页打开 Farm Echo in Dungeon 开关 python main.py # 等价于在设置里点 Farm Echo in Dungeon 的 Start # 程序会在 Dreamless / Jue 入口自动开图、自动战斗、自动吸收设置页里每个任务都有独立的Reset Config和Enabled开关自动战斗、跳过剧情、自动拾花互不干扰队伍里每个角色必须装主声骸画面右下角要能看到声骸技能图标否则会反复锁敌不攻击后台运行时建议开自动静音避免 BGM 一直响再进一步-t参数指向任务列表里的刷声骸任务序号同样能用-e收尾日常和刷图就能串成一个无人值守的闭环。把 ok-ww 当成你的终端应用框架一句话总结图像识别让它看得见场景状态机让它知道局面任务框架让它会干活——三层搭起来ok-ww 就是个完整的后台自动化框架。想深挖看 docs/zh-CN/index.md 的完整功能与排障清单角色与识别逻辑可从 src/char/ 入手。别只盯着看花两分钟把-t 1 -e跑起来十分钟后的你已经在喝第二杯茶了。【免费下载链接】ok-wuthering-waves鸣潮 后台自动战斗 自动刷声骸 一键日常 Automation for Wuthering Waves项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ok/ok-wuthering-waves创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考