Smart AutoClicker 3.3.0版本发布：自动化点击工具的重大更新
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/smar/Smart-AutoClicker 项目简介
Smart AutoClicker（又名Klick'r）是一款开源的Android自动化点击工具，它能够通过图像识别技术实现智能点击操作。与传统的基于坐标的点击工具不同，Smart AutoClicker能够识别屏幕上的特定图像元素并执行相应操作，这使得它在游戏自动化、应用测试和重复性任务处理方面具有显著优势。
3.3.0版本核心改进
1. 原生代码重构与性能优化
本次更新的核心工作是底层检测算法的重构和优化。开发团队通过建立更完善的测试工具链，确保了在代码重构过程中不会降低检测质量。重构后的代码具有以下优势：
- 内存占用减少约12%
- 平均检测速度提升7.8%
- 代码结构更清晰，便于未来功能扩展
- 提高了整体稳定性
这些改进使得应用在长时间运行时更加可靠，特别是在处理复杂自动化场景时表现更佳。
2. 条件阈值实时调整功能
在之前的版本中，用户在测试图像识别条件时需要频繁返回设置界面调整阈值参数。3.3.0版本新增了测试时的实时阈值调整功能，大大提升了用户体验和工作效率。
这一改进特别适合需要精确调整识别参数的场景，如处理动态变化的UI元素或低对比度的图像识别任务。
3. 场景列表过滤功能
随着用户创建的自动化场景增多，管理大量场景变得困难。新版本引入了强大的过滤和排序功能：
- 支持多种排序方式
- 提供灵活的过滤条件
- 可自定义显示设置
这一功能使得大型自动化项目的管理变得更加高效，用户可以根据需求快速定位特定场景。
其他重要特性
计数器操作增强
计数器功能现在支持引用其他计数器的值进行运算，这为创建更复杂的自动化逻辑提供了可能。例如，用户可以实现基于多个计数器值的条件判断，或者构建计数器之间的联动关系。
Android 15兼容性改进
针对即将发布的Android 15系统，3.3.0版本做了多项适配工作：
- 支持Edge to Edge显示
- 为Google Pixel设备提供了特殊解决方案（通过每10秒在屏幕左上角注入三次点击来绕过系统限制）
图像条件排序
用户现在可以自由调整图像识别条件的顺序，这一改进使得复杂识别逻辑的构建更加直观。
技术实现细节
内存管理优化
开发团队通过以下方式降低了内存占用：
- 优化了图像处理流程的内存使用
- 修复了潜在的内存泄漏问题
- 改进了缓存策略
触摸事件可靠性提升
通过使用TYPE_ACCESSIBILITY作为覆盖窗口类型，应用生成的触摸事件被系统识别为更可信的来源，这提高了自动化操作的可靠性。
开发者展望
开发团队透露，下一个主要版本（3.4.0）将重点开发OCR（光学字符识别）功能。这将使Smart AutoClicker能够识别屏幕上的文本内容，进一步扩展其应用场景。
总结
Smart AutoClicker 3.3.0版本通过底层重构和多项新功能，显著提升了应用的性能、稳定性和用户体验。对于需要进行Android设备自动化的用户来说，这次更新提供了更强大、更可靠的工具支持。特别是图像识别条件的实时调整和场景管理功能的增强，将大大提高自动化脚本的开发效率。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
