阴阳师百鬼夜行自动化脚本实战指南：从环境搭建到撒豆策略一次讲透

【免费下载链接】OnmyojiAutoScriptOnmyoji Auto Script | 阴阳师脚本项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/on/OnmyojiAutoScript

每逢百鬼夜行开启，手上攒着二三十张门票，却要盯着屏幕一遍遍手动抛豆子，半小时下来既费神又费手——相信不少阴阳师玩家都经历过这种"甜蜜的负担"。如果你也在找一种能自动完成碎片收集的方式，那么 OnmyojiAutoScript（阴阳师自动化脚本）的百鬼夜行模块，就是值得你认真了解的方向。这篇文章会围绕阴阳师百鬼夜行自动化脚本，把它的安装方式、核心参数、典型用法和进阶玩法一次讲清楚，让你少走弯路。

先花一分钟看懂它是什么

OnmyojiAutoScript（社区常简称 OAS）是一款面向 Windows 平台的开源阴阳师托管工具，项目在碧蓝航线脚本 AzurLaneAutoScript 的架构基础上改造而来，覆盖了日常签到、悬赏封印、御魂副本、限时活动等绝大多数玩法。其中百鬼夜行模块是它的招牌能力：内置一个覆盖全部式神的 AI 目标检测模型，配合跟踪器和决策器，实时"看清"屏幕上飘过的式神与各种 Buff，再替你判断该不该砸、往哪砸、一次砸多少。用一句大白话说——它帮你多长了一双眼睛和一只手。

整个项目免费开源（GPL v3），如果你在任何渠道被要求付费购买，官方说明里写得很直白：请退款。

装好、配好、跑起来：三步完成部署

第一步：准备环境并安装依赖

项目要求 Python 3.10 及以上版本，运行平台为 Windows。先获取代码：

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/on/OnmyojiAutoScript

进入项目目录后安装依赖，然后启动图形界面：

cd OnmyojiAutoScript pip install -r requirements.txt python gui.py

如果你更习惯网页操作，也可以尝试用python server.py启动内置的 Web 服务，两种入口二选一即可。

第二步：在配置界面里设定撒豆参数

进入百鬼夜行模块后，你会看到一组分门别类的配置项，对应的字段都可以在 tasks/Hyakkiyakou/config.py 里找到原型。几个最常用的参数值得先弄明白：

• 运行边界：hya_limit_time单次运行时长（默认 20 分钟）、hya_limit_count最大场次（默认 10 次），两者任意一个先到即停，是防止挂机过度的安全阀。
• 稀有度权重：hya_sp和hya_ssr默认 1.0、hya_sr默认 0.7、hya_r默认 0.3、hya_n与呱太默认 0.0。权重越高，决策器越倾向于把豆子砸向该稀有度。
• 定向优先级：hya_priorities可以单独指定某些式神，被点名的式神会获得额外加权，适合有明确收集目标时使用。
• 自动豆量与阴阳师：hya_auto_bean控制是否自动调整每次投掷的豆子数量；hya_onmyoji用于切换随行阴阳师（默认神乐）。
• 模型相关：conf_threshold置信度阈值默认 0.6、iou_threshold默认 0.7，当前推理精度为 FP32，推理引擎为 ONNX Runtime。
• 调试相关：hya_interval默认 300ms 截屏间隔、hya_show是否实时显示跟踪结果，日常使用建议保持关闭。

第三步：接上模拟器，先跑两轮做验证

启动雷电、夜神等模拟器并开启 ADB 调试权限，在软件里完成设备连接。百鬼夜行模块的截屏方式支持 window_background 与 nemu_ipc，点击方式支持 minitouch 与 window_message，可按模拟器类型灵活选择。正式大规模挂机前，先小规模运行一两次，确认识别和点击都符合预期，再放心交给它。

两种典型场景的配置思路

日常碎片挂机：求稳不求快

如果只是想顺手攒 SR、R 碎片，建议把单次时长控制在 15-20 分钟、场次 5-10 次，权重保持 SR 0.7、R 0.3、N 与呱太为 0 的默认形态，同时关闭调试开关、保持默认截屏间隔。这样整套流程会以最省资源的方式平稳运转，适合放在后台边做别的事边挂。

稀有式神专项：把火力集中到 SSR/SP 上

当目标是特定 SSR/SP 时，可以临时把对应权重拉满到 1.0，再通过hya_priorities把目标式神顶到更高优先级。这套决策并非简单的"看见就砸"：决策器会为每个检测结果生成一张带高斯分布的权重热力图，SSR/SP 在计算时还会自动乘以 1.5 的加成系数，而hya_priorities里点名的式神权重会进一步上调到 1.7；同时它还会读取场上的概率 UP 等 Buff 状态参与判断，代码里甚至预留了针对带概率 UP 的 SSR/SP 使用冰冻策略的逻辑。每次投掷默认抛 10 颗豆子，保证对目标的输出密度。

三个高频坑位的避雷指南

启动后毫无反应：九成是设备链路没通。先确认模拟器的 ADB 调试已开启、软件里的设备连接状态正常，再检查配置文件路径是否正确，最后翻看日志文件里的报错信息，按顺序排查基本都能定位。

识别不准、豆子砸偏：先看置信度阈值是否合适——conf_threshold默认 0.6，识别率偏低可适当下调；同时注意游戏画面亮度是否适中、有无强烈反光，模拟器分辨率过低的也可以先拉高再试。

CPU 占用居高不下：最常见的原因是截屏间隔太短或调试功能常开。把hya_interval从 300ms 适当提高到 400-500ms、关闭hya_show，并在模拟器里降低游戏画质，通常能明显缓解。

进阶玩法：再往前一步

• 多账号 / 多设备管理：可以为每个账号准备独立的配置文件，配合项目自带的任务调度器设置定时切换与轮换，实现多账号无人值守。
• 自定义决策策略：决策逻辑集中在 tasks/Hyakkiyakou/agent/agent.py 与 tasks/Hyakkiyakou/agent/focus.py，想调整稀有度加权的倍率、改变 Buff 的优先级，都可以从这两个文件入手。
• 模型侧调优：调整conf_threshold、iou_threshold可以改变检出灵敏度；项目还预留了continuous_learning类配置，用于保存识别截图回喂模型做迭代训练，适合愿意折腾的玩家。
• 与整套任务体系联动：百鬼夜行只是 OAS 的玩法之一，借助全局调度，你可以把百鬼和其他日常任务串成一条流水线，实现"时间管理大师"式的无缝托管。

最后说几句

说到底，百鬼夜行自动化脚本的价值不在于"省下砸豆子的手"，而在于把重复劳动交给机器，把注意力还给玩家。上手时建议保持耐心：先小规模验证、观察日志、逐步调整参数，再过渡到全量托管。合适的配置从来不是抄来的，而是根据你的设备性能和收集目标一点点试出来的。从克隆仓库、装上依赖、跑起第一场百鬼开始，你离"解放双手"只差这三步。

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