百鬼夜行自动化脚本怎么用？从安装配置到效率翻倍的完整指南

【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

每到百鬼夜行开启的时刻，不少阴阳师玩家都会陷入同一种纠结：想集碎片，又不想盯着屏幕狂点半小时。百鬼夜行自动化脚本正是为破解这个难题而生——它是开源项目 Onmyoji Auto Script（阴阳师脚本）内置的核心模块，能自动识别式神、按稀有度分配豆子，让你挂机也能稳定收获式神碎片，把枯燥的"砸豆"变成真正省心的日常。

手动砸豆的日子，是时候画上句号了

先算一笔账：一局百鬼夜行大约几十秒，期间你要目不转睛盯着屏幕，看到稀有式神立刻撒豆，稍一走神就可能错过；豆子数量有限，撒早了浪费，撒晚了扑空。手动操作一小时下来，手指酸痛不说，碎片收益往往还看运气。

而交给脚本之后，这些环节全部被接管：

• 识别交给模型：每一帧画面都会被截取并送入 AI 目标检测模型，自动圈出式神类型与位置；
• 策略交给算法：豆子怎么撒、撒多少、先砸谁，由决策模块根据稀有度权重实时计算；
• 体力交给耐心：支持连续多轮自动执行，跑完一轮自动进入下一轮，人不用守在旁边；
• 细节交给配置：式神优先级、邀请好友、自动调整豆量等，都能按自己的习惯定制。

一句话总结它的价值：把"盯屏手操"换成"配置后挂机"，把碎片收集的稳定性从"看状态"提升到"看参数"。

三步装好环境，马上开始第一局

这套脚本的安装门槛并不高，照着下面三条命令走即可：

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/on/OnmyojiAutoScript cd OnmyojiAutoScript pip install -r requirements.txt

依赖装完后，用下面的命令启动图形界面：

python gui.py

界面起来之后，还差最后一步环境对接：

1. 启动模拟器：雷电、夜神等安卓模拟器先打开，并确认已开启 ADB 调试权限；
2. 连接设备：在软件中完成设备连接，让脚本能读取画面、下发点击指令；
3. 小规模试跑：先让它跑 1-2 局，确认识别与操作都正常，再放心交给它长跑。

小建议：第一次跑不要急着调各种参数，先让脚本用默认配置完整走一局，观察它在"识别—决策—点击"三个环节的表现，再决定要动哪里。

开跑之前，先花一分钟读懂这些参数

进入百鬼夜行模块的配置页，第一眼看到的就是下面这批基础参数。它们决定了脚本"跑多久、跑几次、优先砸谁"，建议按上表思路先设置一轮：

权重数字越大，代表这种稀有度的式神越值得优先投放豆子。把 SSR、SP 拉满、N 卡归零，是绝大多数玩家的起手配置；之后完全可以根据自己的收集目标随时调整。

自动识别与智能决策：豆子是怎么"花"出去的

很多人好奇脚本凭什么认得式神、又凭什么决定往哪儿砸。拆开看其实就是一条流水线，每 300ms 左右循环一次：

1. 截图捕获：以固定间隔抓取当前游戏画面；
2. 图像预处理：对画面做基础优化，让后续识别更稳定；
3. 模型推理：把画面喂给目标检测模型，输出每个式神的类型、位置与置信度；
4. 结果筛选：按置信度阈值过滤掉可信度不足的识别结果，避免误操作。

识别出结果之后，真正的"技术活"才刚开始。决策模块会为画面中的每个式神计算一个加权分数：稀有度越高、越靠近屏幕中央，得分越高；分数高的位置会被优先投放豆子。同时它还支持几种不同打法：

• 常规连续撒豆：适合日常碎片收集，节奏稳定、豆子利用率高；
• 集中火力模式：遇到 SSR/SP 这类高价值目标时，短时间内集中投放；
• 动态权重调整：根据稀有度实时改变单次撒豆数量，稀有式神多投、普通式神少投；
• 冰冻等特殊 Buff：在特定条件下参与决策，属于进阶玩法，新手可以暂不理会。

正因为"认得出"又"会分配"，同样的豆子数量，脚本的命中收益通常比手忙脚乱地乱点高出一截。

嫌识别慢或占用高？这几个开关值得一试

如果设备配置一般，或者识别效果不理想，可以在tasks/Hyakkiyakou/config.py里微调下面这些参数：

hya_interval: float = Field(default=300) # 截屏间隔，单位毫秒 conf_threshold: float = Field(default=0.6) # 识别置信度阈值 iou_threshold: float = Field(default=0.7) # NMS 去重阈值 hya_show: bool = Field(default=False) # 是否实时显示每帧跟踪结果

它们各自的作用和调整方向如下：

• 截屏间隔（hya_interval）：默认 300ms。提高到 500ms 左右可以明显降低 CPU 占用，代价是反应稍慢；追求极致识别速度则可以适当调低；
• 置信度阈值（conf_threshold）：数值越高，识别越"保守"，误报少但可能漏检；数值越低越"激进"，适合识别率不足时尝试；
• 调试显示（hya_show）：平时保持关闭，能省下不少内存；排查问题时可临时打开，直观看到每一帧的识别结果。

另外，模型推理引擎与精度也做了可选项（目前默认 Onnxruntime、FP32），为后续换用更快的推理方案留好了接口，普通用户保持默认即可。

常见的翻车现场，以及对应的补救办法

再稳定的脚本，第一次上手也难免遇到状况。下面三个是出现频率最高的问题，附上排查思路：

问题一：启动后脚本毫无反应

按这个顺序排查：先确认 ADB 连接是否正常，再看模拟器是否开启了调试授权，接着核对配置路径有没有写错，最后翻日志文件找报错线索——日志里通常直接给出了答案。

问题二：式神识别准确率偏低

优先尝试三件事：重新做一次屏幕校准；在配置里适当调低置信度阈值；检查游戏画面亮度是否适中、有没有反光。如果仍然不理想，可以更新图像识别模板后再试。

问题三：CPU 占用居高不下

调优三板斧：把截屏间隔从 300ms 提到 500ms、在模拟器里降低游戏分辨率、关闭调试显示与不必要的视觉效果。这三步做完，占用通常会有立竿见影的下降。

把脚本调成"私人定制"：更高阶的玩法

基础跑通之后，还可以往更贴合自己习惯的方向打磨。

多账号并行管理

手里有多个号的话，可以给每个账号准备独立的配置文件，配合任务调度功能设定自动切换与轮换，再通过状态面板实时查看各账号的运行进度，实现"一套脚本管全家"。

自定义砸豆策略

想完全按自己的思路砸豆，可以直接改写决策逻辑。下面的示意代码演示了如何按稀有度决定单次撒豆数量，实际项目中请结合自己的模型输出结构来对接：

# 示意：按稀有度决定单次砸豆数量 def decide_beans(self, rarity): if rarity == 'SSR': return 15 + random.randint(0, 5) # SSR 投 15-20 颗 elif rarity == 'SP': return 12 + random.randint(0, 6) # SP 投 12-18 颗 elif rarity == 'SR': return 8 + random.randint(0, 4) # SR 投 8-12 颗 else: return 3 + random.randint(0, 3) # 其他投 3-6 颗

配置与日志的日常打理

改动重要参数前，先给配置留个备份；平时把调试日志打开，跑一段时间后翻一翻，既能排查问题，也能根据数据反向优化参数。安全方面记住三条：合理控制使用强度、定期跟随项目更新、新配置先短跑测试再长期挂机。

场景对照：什么样的配置适合你

不同的目标，对应的配置思路差别不小，直接看对照表：

界面本身也支持多套主题与深浅色切换，长时间挂机时选个不刺眼的配色，观感会舒服很多。

结语：把时间还给游戏，把重复交给脚本

百鬼夜行自动化脚本解决的从来不只是"手累"这一个问题，它把碎片收集从一项需要全程盯守的任务，变成了一次性的参数配置。智能识别保证"看得准"，权重策略保证"砸得值"，稳定的长跑能力保证"不用管"。

值得期待的是，这个项目仍在持续进化：实时命中率统计、自适应策略优化、多设备协同、云端配置同步等方向都在规划之中。从一套基础配置开始，边跑边调，你很快就能找到最适合自己设备与目标的那组参数——到那时你会发现，砸豆的繁琐早已成为过去，剩下的才是游戏真正的乐趣。

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