AzurLaneAutoScript 后宅家具购买功能异常分析报告

AzurLaneAutoScript 后宅家具购买功能异常分析报告

AzurLaneAutoScript Azur Lane bot (CN/EN/JP/TW) 碧蓝航线脚本 | 无缝委托科研，全自动大世界 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/az/AzurLaneAutoScript

问题现象

在AzurLaneAutoScript自动化脚本运行过程中，当执行后宅(Dorm)模块的家具购买功能时，系统意外退回到游戏主界面，导致任务执行失败。该问题表现为脚本在执行家具购买流程时无法正确识别游戏界面状态，最终触发游戏卡死保护机制，强制重启游戏客户端。

技术分析

错误日志解读

从日志中可以观察到以下关键执行流程：

1. 脚本成功进入后宅家具商店界面
2. 点击第一个家具商品(坐标252,562)
3. 界面意外跳转至"EXERCISE_PREPARATION"(演习准备)状态
4. 系统尝试返回主界面(GOTO_MAIN)
5. 等待超时后触发GameStuckError错误

界面状态识别问题

核心问题在于界面状态检测机制未能正确识别当前游戏界面。系统检测到以下异常状态转换：

• 预期状态：DORM_FURNITURE_SHOP_FIRST(家具商店第一项)
• 实际状态：EXERCISE_PREPARATION(演习准备)

这种状态异常导致脚本执行流程中断，最终触发保护机制。

可能的原因

1. 游戏界面响应延迟：在点击家具商品后，游戏客户端响应延迟，导致脚本误判当前界面状态
2. 界面元素遮挡：可能有临时弹出窗口遮挡了家具商店界面
3. 网络延迟影响：游戏服务器响应延迟导致界面状态更新不及时
4. 分辨率适配问题：游戏界面元素位置识别可能因分辨率变化而出现偏差

解决方案建议

临时解决方案

1. 调整DORM_FURNITURE_SHOP_FIRST的识别参数，增加容错率
2. 延长界面状态检测的等待时间
3. 在点击操作后增加短暂的稳定等待期

长期改进方向

1. 优化界面状态检测算法，增加状态转换的容错处理
2. 实现更精确的界面元素定位机制
3. 添加异常状态的回退处理逻辑
4. 完善错误日志记录，便于问题定位

技术实现细节

在自动化脚本开发中，界面状态管理是核心挑战之一。针对AzurLane这类游戏，建议采用以下技术方案：

1. 多特征匹配：不仅依赖单一界面元素，而是结合多个特征点进行状态判断
2. 状态机模型：建立完整的界面状态转换模型，预判可能的异常跳转
3. 自适应等待：根据网络状况动态调整操作间隔
4. 异常恢复机制：设计完善的错误恢复流程，减少人工干预需求

总结

后宅家具购买功能的异常退出问题反映了游戏自动化中界面状态管理的复杂性。通过优化状态检测算法、完善错误处理机制，可以显著提升脚本的稳定性和可靠性。建议开发者关注游戏客户端的响应特性，持续改进界面识别逻辑，为用户提供更流畅的自动化体验。

AzurLaneAutoScript Azur Lane bot (CN/EN/JP/TW) 碧蓝航线脚本 | 无缝委托科研，全自动大世界 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/az/AzurLaneAutoScript