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https://github.com/MaaAssistantArknights/MaaAssistantArknights.git
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## Summary by Sourcery 优化干员名称 OCR 预处理逻辑，新增在无效关卡详情干员名称时保存调试图片，并调整工具与配置，以提升开发分支上 GUI 构建的安全性并简化 CI 流程。 Enhancements: - 改进 OperNameAnalyzer，使其支持可配置的左右文本对齐方式，采用更安全的 ROI 裁剪方式并提供更合理的参数默认值。 - 在关卡详情的干员名称 OCR 中使用 OperNameAnalyzer，并在检测到无效名称时保存调试图片。 - 更新多项游戏内任务和资源的 JSON 配置，包括肉鸽、基建以及协同作战编队等。 Build: - 将 WPF GUI 的自定义 CMake 目标 `run-MaaWpfGui` 置于 VS Code 环境检查之后，以避免在其他环境中被意外执行。 CI: - 更新 CI 工作流触发条件，使其在 dev 分支推送与打 tag 时运行，同时简化拉取请求相关条件，并调整冒烟测试在 dev 分支推送时运行。 <details> <summary>Original summary in English</summary> ## Summary by Sourcery Refine operator name OCR preprocessing, add debug image saving for invalid battle detail names, and adjust tooling and configuration for safer GUI builds and streamlined CI on the dev branch. Enhancements: - Improve OperNameAnalyzer to handle configurable left/right text alignment with safer ROI cropping and parameter defaults. - Use OperNameAnalyzer for battle detail operator name OCR and save debug images when an invalid name is detected. - Update multiple in-game task and resource JSON configurations, including roguelike, infrastructure, and copilot formations. Build: - Gate the WPF GUI run-MaaWpfGui custom CMake target behind a VS Code environment check to avoid unintended execution in other environments. CI: - Update CI workflow triggers to run on dev branch pushes and tags while simplifying pull request conditions and aligning smoke tests to run on dev pushes. </details> 增强内容： - 将 WPF GUI 的 CMake 运行目标限制在 VS Code 环境中，以避免在其他环境中被意外执行。 - 为战斗详情分析中无效干员名称检测添加图片保存功能，以便进行调试和诊断。 - 更新多种任务与资源的 JSON 配置，包括肉鸽、基建以及助理编队等。 构建： - 在主 CMake 配置中，通过 VS Code 环境变量控制自定义目标 `run-MaaWpfGui` 的执行。 CI： - 调整 CI 工作流，使其在 dev 分支的推送和打标签时运行，同时简化拉取请求触发条件，并将冒烟测试对齐为在 dev 分支推送时运行。 <details> <summary>Original summary in English</summary> ## Summary by Sourcery 优化干员名称 OCR 预处理逻辑，新增在无效关卡详情干员名称时保存调试图片，并调整工具与配置，以提升开发分支上 GUI 构建的安全性并简化 CI 流程。 Enhancements: - 改进 OperNameAnalyzer，使其支持可配置的左右文本对齐方式，采用更安全的 ROI 裁剪方式并提供更合理的参数默认值。 - 在关卡详情的干员名称 OCR 中使用 OperNameAnalyzer，并在检测到无效名称时保存调试图片。 - 更新多项游戏内任务和资源的 JSON 配置，包括肉鸽、基建以及协同作战编队等。 Build: - 将 WPF GUI 的自定义 CMake 目标 `run-MaaWpfGui` 置于 VS Code 环境检查之后，以避免在其他环境中被意外执行。 CI: - 更新 CI 工作流触发条件，使其在 dev 分支推送与打 tag 时运行，同时简化拉取请求相关条件，并调整冒烟测试在 dev 分支推送时运行。 <details> <summary>Original summary in English</summary> ## Summary by Sourcery Refine operator name OCR preprocessing, add debug image saving for invalid battle detail names, and adjust tooling and configuration for safer GUI builds and streamlined CI on the dev branch. Enhancements: - Improve OperNameAnalyzer to handle configurable left/right text alignment with safer ROI cropping and parameter defaults. - Use OperNameAnalyzer for battle detail operator name OCR and save debug images when an invalid name is detected. - Update multiple in-game task and resource JSON configurations, including roguelike, infrastructure, and copilot formations. Build: - Gate the WPF GUI run-MaaWpfGui custom CMake target behind a VS Code environment check to avoid unintended execution in other environments. CI: - Update CI workflow triggers to run on dev branch pushes and tags while simplifying pull request conditions and aligning smoke tests to run on dev pushes. </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
- 本软件使用 GNU Affero General Public License v3.0 only 开源，并附带额外 用户协议。
- 本软件 logo 并非使用 AGPL 3.0 协议开源，耗毛、vie 两位画师及软件全体开发者保留所有权利。不得以 AGPL 3.0 协议已授权为由在未经授权的情况下使用本软件 logo，不得在未经授权的情况下将本软件 logo 用于任何商业用途。
- 本软件开源、免费，仅供学习交流使用。若您遇到商家使用本软件进行代练并收费，可能是设备与时间等费用，产生的问题及后果与本软件无关。
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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