我每天要处理几十到上百个声骸,光判断「该不该留」就既费时又容易看错;而想跑通「刷声骸 → 判定 → 核对练度」整条链路,得同时开好几个互不相通的脚本。于是我把这些散落的自动化能力和判定逻辑收敛成一个统一的桌面工具箱,让重复劳动集中到一次编排里跑完
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我每天要处理几十到上百个声骸,光判断「该不该留」就既费时又容易看错;而想跑通「刷声骸 → 判定 → 核对练度」整条链路,得同时开好几个互不相通的脚本。于是我把这些散落的自动化能力和判定逻辑收敛成一个统一的桌面工具箱,让重复劳动集中到一次编排里跑完
1. 声骸自动强化:按满值保护、双爆下限、核心属性、可选属性、有效词条数五级判定,自动强化并筛选声骸;
2. 声骸批量调频:批量把声骸主属性改成指定属性;
3. 4C 自动战斗:基于 ok-ww 引擎自动刷取 4C 声骸,后台按键不抢前台;
4. 扫荡残像聚落:展示当前版本聚落及其可出套装,勾选后按顺序逐个自动扫荡;
5. 抽卡记录分析:统计出货率、保底进度、歪没歪,输出五星卡片墙;
6. 查询角色练度:登录库街区拉取账号角色与声骸数据,比对哪些声骸需要重刷;
7. 资源库更新:一键同步角色、套装、声骸、武器资料与图标。
我负责了从立项、技术选型到全部编码、测试、打包发布的完整链路:需求梳理与交互设计、核心判定引擎、引擎宿主、数据抓取与清洗、Web 前端重构、单元测试与冒烟脚本、PyInstaller + Inno Setup 打包。
技术栈:Python 3.12 + PySide6(Qt6)+ PySide6-Fluent-Widgets 构建原生界面;后期把整个窗口改成单个 HTML 页面,Qt 只承载 Chromium,Python 经 QWebChannel 与原生 JS 通信、只提供数据和命令。数据源为库街区 wiki 接口(61 角色 / 37 套装 / 124 武器),自动化复用 ok-ww 引擎。规模约 5.4 万行 Python + 2.7 万行前端,配 1668 个单元测试用例。




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