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https://github.com/MaaAssistantArknights/MaaAssistantArknights.git
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## Summary by Sourcery 围绕共享的 `ReclamationMode` 枚举统一回收任务模式处理方式，并相应更新 UI 和配置流程。 New Features: - 引入共享的 `ReclamationMode` 枚举，在各类回收主题和任务中统一用于表示算法模式。 Bug Fixes: - 确保 `RelaunchAnchor` 模式选择在使用新的基于位标志（bitflag）的模式值时，仍能正确映射到 `RA-1` 和 `RA-15`，并保持已序列化配置中的现有行为不变。 Enhancements: - 更新回收设置视图模型，使其暴露统一的模式列表；该列表会根据当前选中的主题动态重建，同时在可能的情况下保留当前选择。 - 调整 `ReclamationTask` 及相关配置类，使用新的 `ReclamationMode` 枚举来替代原先按主题划分的整型模式值。 - 在主题或底层任务数据变更时刷新回收模式选项，以保持 UI 与模型的同步。 <details> <summary>Original summary in English</summary> ## Summary by Sourcery Unify reclamation task mode handling around a shared ReclamationMode enum and update UI and config flows accordingly. New Features: - Introduce a shared ReclamationMode enum used across reclamation themes and tasks to represent algorithm modes. Bug Fixes: - Ensure RelaunchAnchor mode selection correctly maps to RA-1 and RA-15 using the new bitflag-based mode values while maintaining existing behavior in serialized configs. Enhancements: - Update reclamation settings view model to expose a unified mode list that is dynamically rebuilt based on the selected theme while preserving the current selection where possible. - Adjust ReclamationTask and related config classes to use the new ReclamationMode enum instead of theme-specific integer modes. - Refresh reclamation mode options whenever the theme or underlying task data changes to keep the UI and model in sync. </details> 增强内容： - 将原本分别使用整数和主题特定表示的回收模式，统一替换为在任务配置和视图模型中通用的 `ReclamationMode` 枚举。 - 更新回收设置的 UI，使其根据所选主题动态生成模式列表，并在主题变化时保持已选模式同步。 - 调整配置转换和任务序列化逻辑，使其使用新的枚举来读写回收模式，同时保持现有行为不变。 <details> <summary>Original summary in English</summary> ## Summary by Sourcery 围绕共享的 `ReclamationMode` 枚举统一回收任务模式处理方式，并相应更新 UI 和配置流程。 New Features: - 引入共享的 `ReclamationMode` 枚举，在各类回收主题和任务中统一用于表示算法模式。 Bug Fixes: - 确保 `RelaunchAnchor` 模式选择在使用新的基于位标志（bitflag）的模式值时，仍能正确映射到 `RA-1` 和 `RA-15`，并保持已序列化配置中的现有行为不变。 Enhancements: - 更新回收设置视图模型，使其暴露统一的模式列表；该列表会根据当前选中的主题动态重建，同时在可能的情况下保留当前选择。 - 调整 `ReclamationTask` 及相关配置类，使用新的 `ReclamationMode` 枚举来替代原先按主题划分的整型模式值。 - 在主题或底层任务数据变更时刷新回收模式选项，以保持 UI 与模型的同步。 <details> <summary>Original summary in English</summary> ## Summary by Sourcery Unify reclamation task mode handling around a shared ReclamationMode enum and update UI and config flows accordingly. New Features: - Introduce a shared ReclamationMode enum used across reclamation themes and tasks to represent algorithm modes. Bug Fixes: - Ensure RelaunchAnchor mode selection correctly maps to RA-1 and RA-15 using the new bitflag-based mode values while maintaining existing behavior in serialized configs. Enhancements: - Update reclamation settings view model to expose a unified mode list that is dynamically rebuilt based on the selected theme while preserving the current selection where possible. - Adjust ReclamationTask and related config classes to use the new ReclamationMode enum instead of theme-specific integer modes. - Refresh reclamation mode options whenever the theme or underlying task data changes to keep the UI and model in sync. </details> </details>
MAA
简体中文 | 繁體中文 | English | 日本語 | 한국어
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✿
下载与安装
请阅读 文档 后前往 官网 或 Releases 下载，并参考 新手上路 进行安装。
亮点功能
- 理智作战，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
（你的这个高资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！
使用说明
功能介绍
请参阅 用户手册。
外服支持
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
CLI 支持
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
加入我们
主要关联项目
- 全新框架：MaaFramework
- 作业站 前端：zoot-plus-frontend
- 作业站 后端：ZootPlusBackend
- 官网：前端
- 深度学习：MaaAI
多语言 (i18n)
MAA 以中文（简体）为第一语言，翻译词条均以中文（简体）为准。
参与开发
请参阅 开发指南。
API
- 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
外服适配
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。
Issue bot
请参阅 Issue Bot 使用方法
致谢
开源库
- 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
数据源
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》Yostar游戏数据
贡献/参与者
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
声明
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DirectML 支持说明
本软件支持 GPU 加速功能，其在 Windows 平台上依赖于 Microsoft 提供的独立组件 DirectML。DirectML 并非本项目的开源部分，也不受 AGPL 3.0 的约束。为方便用户，我们随安装包附带了一个未经修改的 DirectML.dll 文件。如果您无需 GPU 加速功能，可安全删除该 DLL 文件，软件的核心功能仍可正常运行。
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