Cocos Creator AI寻路参数优化:从卡顿到丝滑的调优指南
1. 项目概述与核心价值如果你正在用 Cocos Creator 3.8.0 搭配 Tiledmap 1.4.x 做游戏尤其是 RPG、SLG 或者带点策略元素的类型那么“AI寻路”这个功能大概率是你绕不开的坎。寻路做得好角色移动行云流水玩家体验丝滑顺畅做得不好角色就会卡墙角、走锯齿、原地鬼畜直接劝退玩家。我之前写过一篇关于寻路系统搭建的“六合一”长文讲了不少基础实现和A*算法原理。但文章发出去后后台和社群里问得最多的不是“怎么实现”而是“为什么我的角色移动起来一顿一顿的”、“参数怎么调才能让移动更自然”。这恰恰是寻路系统从“能用”到“好用”的关键一跃。实现一个基础的A*寻路脚本可能只需要几百行代码但要让角色在各种复杂地图里移动得既聪明又流畅背后是一整套参数调优的学问。这些参数就像汽车的悬挂和转向系统调校好了过弯平稳调校不好颠簸不断。网上能找到的教程大多止步于算法实现很少有一份能直接“抄作业”的参数对照表告诉你每个参数动了会有什么效果在什么场景下该用什么值。所以这篇“续前文”的文章就是来解决这个痛点的。它是一份基于 Cocos Creator 3.8.0 和 Tiledmap 1.4.x 的AI寻路参数优化对照表。我不会再重复讲A*算法怎么写而是假设你已经有了一个能跑起来的寻路系统然后我们聚焦于那些控制寻路行为“手感”和“观感”的核心参数。我会把这些参数分成几大类每一类都配上详细的说明、推荐值范围、调整后的效果对比以及最重要的——调整背后的逻辑和适用场景。无论你是独立开发者还是团队里的TA技术美术这份对照表都能帮你快速定位问题系统性地优化移动流畅度让你的游戏角色真正“活”起来。2. 寻路系统参数体系全解析在开始调参之前我们必须先建立一个清晰的认知寻路系统的“流畅度”是一个综合结果它由多个环节共同决定。我们可以把这些参数划分为三个层次路径计算层、路径平滑与后处理层、移动执行层。每一层都有其独立的核心参数它们环环相扣共同决定了最终角色移动的“手感”。2.1 路径计算层寻路算法的“大脑”这一层负责从起点到终点找出一条理论上可行的最短路径。核心是A*算法及其变种参数主要影响计算的速度和路径的“基础形状”。1. 移动代价Cost参数这是A*算法的核心。在网格Grid寻路中每个格子都有一个移动代价G值。通常平地代价为1障碍物代价为无穷大或一个极大值。但为了更精细的控制我们可以引入多种代价。基础移动代价默认是1。提高这个值比如设为10会让算法更“吝啬”步数但计算量可能微增。一般保持1即可。地形代价系数这是优化的关键。例如沼泽地格子代价设为3道路格子代价设为0.8。在Tiledmap中我们可以通过图块的自定义属性如terrainCost来标记然后在A*的getCost函数中读取。调整这些系数能引导AI优先走“好路”。注意代价差异不宜过大。如果平地是1沼泽是100算法可能会为了绕开一点点沼泽而走出非常奇怪的远路。建议将不同地形的代价控制在1-5倍以内以达到引导而非强迫的效果。启发函数权重Heuristic WeightA算法的F G H中的H启发值通常使用曼哈顿距离或欧几里得距离。有时我们会给H乘以一个权重W如F G W * H。W 1时算法会更倾向于快速向目标靠近贪心计算更快但可能找到的不是最优路径W 1是标准AW 1时会搜索更全面路径更优但速度慢。在游戏寻路中为了性能W常设为1.2到1.5在保证路径“足够好”的前提下大幅提升搜索速度。2. 寻路网格精度这由你的Tiledmap地图格子大小决定。例如你的地图块Tile是32x32像素。直接使用Tile网格每个32x32的格子作为一个寻路节点。优点是简单计算快。缺点是移动路径会呈现明显的“锯齿状”角色永远在格子中心点之间跳转非常不自然。子网格划分Sub-gridding将每个Tile再细分为更小的网格如4x4即每个节点8x8像素。这能极大提升路径的精细度使路径更贴近障碍物边缘移动更平滑。但代价是节点数呈平方增长寻路计算量剧增。对于中小型地图或静态障碍这是一个非常有效的平滑化手段。导航网格NavMesh这是更高级的方案将可行走区域划分为凸多边形。它能生成非常平滑自然的路径且计算效率高。Cocos Creator社区有相关插件如搜索内容中提到的gen_navmesh可以将Tiledmap障碍物转换为NavMesh。这是追求高质量寻路的推荐方向但其参数调优如多边形最大顶点数、合并距离等是另一个专业话题。对照表路径计算层核心参数参数类别具体参数典型值/范围调高/调低的影响适用场景与调优建议代价参数基础移动代价1调高路径更短但计算稍慢。调低无意义通常为1。保持为1作为基准。地形代价系数0.5 (道路) ~ 5 (沼泽)调高AI更不愿走该地形。调低AI更倾向走该地形。用于战略游戏引导AI。差异不宜过大避免路径畸形。启发函数权重(W)1.0 ~ 1.5调高寻路更快路径可能稍长。调低寻路更慢路径更优。对实时性要求高的游戏如RTS可设为1.2-1.5。回合制或单角色可保持1.0。网格精度寻路节点大小等于或小于Tile尺寸调小(更密)路径更精细平滑计算量暴增。调大(更疏)计算快路径锯齿严重。32x32 Tile下尝试16x16的子网格是性能与质量的平衡点。优先考虑NavMesh。2.2 路径平滑与后处理层优化“原始路径”A*算法给出的原始路径往往是一串网格中心点的连线直接用于移动会非常生硬。这一层负责对原始路径进行加工。1. 路径点简化Path Simplification核心算法是漏斗算法Funnel Algorithm或视线检测Raycasting。目的是删除路径中不必要的中间点。关键参数拐角阈值Corner Threshold。当连续三个点形成的夹角大于某个阈值如170度时认为中间点是冗余的可以删除。这个阈值越小简化越激进路径点越少移动越“直”但可能在某些复杂角落丢失细节阈值越大保留的路径点越多移动更精确但可能更迂回。实操技巧在移动层执行前先对A*输出的路径数组做一次遍历简化。代码逻辑大致是从起点开始尝试用射线检测是否能“看到”后面的某个点而不碰撞障碍物如果能就跳过中间的所有点。2. 路径平滑Path Smoothing在简化之后路径点之间的连接仍然是直线。我们可以通过插值让路径变得圆滑。贝塞尔曲线/样条平滑这需要较多的计算在动态环境中不常用。更游戏化的做法是让移动控制器来处理即下一层的内容。简单的拐角圆滑在拐角处不直接走到拐点而是在距离拐点一定距离时就开始向新方向偏转。这可以通过在移动层加入“转向预览”来实现。对照表路径平滑层核心参数参数类别具体参数典型值/范围调高/调低的影响适用场景与调优建议路径简化拐角阈值角度150 ~ 175 度调高保留更多路径点拐弯更精确路径可能更长。调低简化更激进路径点少移动直接可能卡在复杂地形。对于开阔地带多的地图可以用较低阈值如160度提升效率。对于迷宫类地图建议用较高阈值如172度保安全。视线检测步长网格单位或像素调小检测更精确简化更安全计算稍慢。调大检测更快但可能误判可通过区域。通常设为角色碰撞体半径的1.5倍确保安全通过。2.3 移动执行层控制“每一步”的体验这是最终将路径转化为屏幕运动的一层也是玩家直接感知“流畅度”的关键。1. 移动速度与插值恒定速度 vs 变速移动直接给角色一个速度向量velocity是最简单的。但更自然的是加入加速度和减速度。靠近路径点或终点时减速起步时加速能让移动更有质感。插值Lerp与平滑使用Vec3.lerp或tween进行位置插值是常见的做法。这里的关键参数是插值系数alpha或平滑时间smoothTime。固定插值系数如position Vec3.lerp(position, targetPos, 0.1)。系数越大跟进目标越快但可能产生抖动系数越小移动越平滑但有延迟感。一个常见错误是每帧直接赋值position targetPos这会导致移动跳帧极其不流畅。平滑阻尼SmoothDamp类似Unity的Mathf.SmoothDamp可以自己实现或使用Tween系统。它需要smoothTime达到目标的大致时间和maxSpeed参数。smoothTime是核心通常设置在0.1s到0.3s之间角色移动会带有轻微的“惯性”感非常自然。2. 朝向与旋转控制角色移动时脸要朝着移动方向。这里也有大学问。立即转向node.angle targetAngle。简单粗暴效果很假。插值转向使用angle cc.misc.lerp(angle, targetAngle, rotateSpeed * dt)。rotateSpeed角速度是关键。太快像抽搐太慢像在滑行。通常角速度应使得角色能在0.2-0.5秒内完成180度转向。前瞻性转向Look-ahead不要让角色只盯着下一个路径点转向。可以让他看向前方第2个或第3个路径点这样在拐弯前就会提前开始转向移动轨迹更圆滑。这是一个提升流畅度的高级技巧。3. 动态避障与路径重算当角色移动过程中预设路径上突然出现动态障碍其他NPC、玩家怎么办局部避障Local Avoidance例如RVOReciprocal Velocity Obstacles算法但实现复杂。一个简化的游戏方案是当检测到前方有动态障碍时施加一个轻微的侧向力Seek Force让角色稍微绕行。这需要设置一个检测半径和避障力强度。路径重算阈值不要每帧都重算路径代价太大。可以设置一个重算距离阈值。当角色偏离当前路径超过这个阈值比如2个格子或者每过一定时间比如1秒才触发一次完整的A*重算。对照表移动执行层核心参数参数类别具体参数典型值/范围调高/调低的影响适用场景与调优建议移动控制移动速度像素/秒60 ~ 300调高移动更快但可能更难控制易产生抖动。调低移动沉稳但可能显得迟钝。结合动画调整。通常主角速度在120-180之间怪物速度差异化管理。加速度/减速度速度的2~5倍 /秒²调高起步/停止更迅速响应快。调低起步/停止缓慢有惯性感。快节奏动作游戏需要高加速度模拟经营类游戏可降低加速度显得更真实。位置平滑时间(smoothTime)0.05s ~ 0.3s调高移动惯性感强更平滑但跟随延迟明显。调低响应迅速延迟低但可能生硬。强烈推荐使用平滑阻尼。第三人称角色常用0.1s-0.15s策略游戏小兵可用0.05s。旋转控制角速度度/秒360 ~ 720调高转向快显得灵敏。调低转向慢显得笨重或平滑。人形角色720度/秒2秒一圈比较自然。车辆可能需要更慢。转向前瞻点数1 ~ 3调高提前转向弯道更圆滑。调低转向滞后拐直角弯。设置为2是一个很好的折衷能显著改善拐弯体验。动态处理路径重算距离阈值1 ~ 3 (网格单位)调高对偏离容忍度高重算频率低性能好但可能卡住。调低对偏离敏感路径及时更新但性能开销大。动态环境多的场景设为1.5-2个格子静态环境可设为3。局部避障检测半径角色半径的1.5 ~ 2倍调高提前感知障碍避障早。调低反应延迟可能撞上。根据角色速度和游戏节奏调整。速度快则半径大。3. 实战调优从“卡顿”到“丝滑”的排查流程有了上面的参数对照表我们就可以像老中医一样针对不同的“症状”开“药方”了。以下是一个典型的调优流程症状1角色移动“一蹦一蹦”路径锯齿严重。诊断这是最经典的问题根源在路径计算层的网格精度不足和移动执行层的插值不当。排查与解决检查寻路网格你的寻路节点是否就是Tiledmap的格子如果是尝试启用子网格划分。将每个32x32的Tile划分为4个16x16的小格子重新生成寻路数据。你会发现路径立刻变得细腻很多。检查移动插值角色是否每帧直接position nextPathPoint如果是改为使用平滑阻尼SmoothDamp。在Cocos Creator中你可以用tween或自己实现一个currentPos lerp(currentPos, targetPos, smoothFactor)其中smoothFactor是一个基于帧时间的较小值如6 * dt。开启路径可视化在调试模式下将计算出的路径点用Graphics组件画出来。如果路径点本身就连成一条生硬的折线那问题在1如果路径点平滑但角色移动跳跃那问题在2。症状2角色在拐弯处“打滑”或“急转”显得不自然。诊断移动执行层的旋转控制不佳。排查与解决调整角速度降低旋转角速度。如果角色是720度/秒尝试降到540或360。观察拐弯是否更柔和。引入“转向前瞻”这是质变的一步。修改你的移动逻辑计算朝向时不要只看下一个路径点path[i]而是看path[ilookAhead]lookAhead设为2。你会发现角色在接近拐点时就开始缓缓转向走出一个圆润的弧线。结合平滑阻尼对旋转角度也使用平滑阻尼而不是直接赋值。currentAngle lerpAngle(currentAngle, targetAngle, rotateSmoothFactor)。症状3寻路过程卡顿尤其是目标点远或单位多时。诊断路径计算层的性能瓶颈。排查与解决增大启发函数权重(W)将A*的H权重从1.0提高到1.2或1.3。这会显著减少搜索的节点数量用轻微的非最优路径换取巨大的性能提升。对于游戏体验玩家几乎感知不到这点路径长度的差异。优化路径重算频率检查是否在频繁重算路径。为每个移动单位增加一个“路径重算冷却计时器”确保至少间隔0.5-1秒才重算一次。同时使用距离阈值只有偏离当前路径超过2个格子才触发重算。考虑层级寻路Hierarchical Pathfinding对于超大地图这是终极方案。先在地图粗粒度网格比如128x128一个大区上寻路找到大区路径再在每个大区内进行精细寻路。这能极大降低搜索空间。症状4角色会“穿模”薄墙或卡在奇怪角落。诊断路径计算层的碰撞检测精度与移动执行层的碰撞体同步问题。排查与解决检查寻路网格的碰撞数据确保你的障碍物地图从Tiledmap生成准确地反映了视觉上的障碍。有时图块的碰撞框可能需要手动微调。在Tiledmap编辑器中仔细检查障碍物图层的碰撞形状。确保移动与物理同步如果你使用了Cocos的物理引擎如Builtin或Box2D寻路移动和物理体的位置必须同步更新。最好以物理引擎的位置为权威每帧根据物理体的位置来修正渲染节点的位置而不是反过来。增加路径简化中的安全边际在进行视线检测简化路径时检测的射线半径应略大于角色的碰撞半径例如1.2倍确保简化后的路径不会让角色太贴近障碍物。4. 高级技巧与性能优化实录当你调通了基础参数移动已经比较流畅后下面这些技巧可以让你的寻路系统更上一层楼。4.1 利用Tiledmap自定义属性进行智能寻路Tiledmap的强大之处在于可以为每个图块Tile或每个图层Layer设置自定义属性。我们可以充分利用这一点。为地形设置寻路代价在Tiledmap中为“草地”、“道路”、“沼泽”等地形图块设置一个moveCost属性如1 0.8 3。在Cocos Creator中加载地图时读取这些属性并构建一个“代价网格”。A*算法在计算G值时使用这个代价网格而非固定值1。这样AI就会自动偏好走道路避开沼泽。标记特殊区域设置isWater不可行走、isSlow减速区域、isHidden隐身区域等属性。在寻路逻辑中isWater的格子代价设为无穷大当角色进入isSlow区域时动态降低其移动速度进入isHidden区域则触发隐身特效。这极大地增强了游戏玩法和策略深度。4.2 多单位协同与队形移动当需要控制多个单位一起移动时如RTS中的编队直接让每个单位独立寻路会导致它们挤成一团。主单位寻路从单位偏移只为主单位或编队中心计算一条路径。其他从单位的目标位置是主单位路径点上对应的一个偏移位置比如保持一个菱形或方形队形。这样整个编队会沿着主路径整齐移动。避免单位间碰撞为每个移动单位添加一个简单的“分离力”。计算它与其他附近单位的向量如果距离太近就施加一个轻微的排斥力。这个力与寻路的“朝向力”合成作为最终的速度方向。这能有效避免单位堆叠。4.3 性能监控与动态降级在低端设备上复杂的寻路可能成为性能杀手。我们需要有降级方案。监控寻路耗时在每次A*寻路开始和结束时记录时间。如果平均耗时超过一帧时间比如16ms的某个比例如50%就要警惕。动态调整参数当检测到性能压力大时可以动态调整一些参数来降低计算量降低寻路频率将路径重算的最小间隔从0.5秒增加到1秒或2秒。降低寻路精度从子网格切换回原始Tile网格进行寻路。减少同时寻路的单位数对于屏幕外或非关键的单位使用更简单的移动逻辑如直接朝目标直线移动遇到障碍再触发寻路。4.4 与动画系统的深度融合流畅的移动离不开动画的配合。不要让移动和动画各干各的。速度驱动动画角色的移动动画走、跑、 idle应由实际的速度大小来驱动和混合而不是由输入按键。计算角色每帧的位移向量长度作为速度用这个速度值去控制动画状态机的参数实现从走到跑的平滑过渡。转向驱动动画对于需要转身动画的角色如3D模型使用旋转角速度来触发转身动画。当角速度超过一个阈值时播放转身动画同时用动画根运动Root Motion来部分控制位移会使转向看起来非常自然。调优是一个持续的过程没有一劳永逸的“银弹”参数。最好的方法是建立你的参数配置表为不同类型的角色主角、小兵、Boss预设不同的参数模板并在实际游戏场景中反复测试、对比、微调。记住最终的标准是玩家的主观感受——移动是否舒服、自然、符合预期。这份对照表为你提供了调整的杠杆和方向但最终那个“手感”的甜点需要你用玩家的眼睛和手去发现。

相关新闻

LIBERO基准深度解析:路径系统与持续学习实验构建指南

LIBERO基准深度解析:路径系统与持续学习实验构建指南

1. 项目概述:为什么我们需要LIBERO这样的基准? 如果你在机器人学习领域摸爬滚打过一段时间,尤其是涉足持续学习(Continual Learning)这个方向,那你一定对“基准”(Benchmark)这个词又…

2026/10/14 6:03:50 阅读更多 →
太原智能教辅机构怎么选?避坑指南:2026年考编人必看的6大避雷细节

太原智能教辅机构怎么选?避坑指南:2026年考编人必看的6大避雷细节

在太原,考编热度持续走高,“智能教辅”“学住一体”“科技备考”成了各家机构争相贴上的标签。可真正能帮学员把时间都花在刀刃上的机构有多少?很多人在选择时,看到的全是精致宣传,踩进去的却是一连串隐形的坑。 这篇文…

2026/10/14 6:05:24 阅读更多 →
AI做软件工具全栈路径图,从Prompt设计到CI/CD集成,一线团队正在偷跑的6步法

AI做软件工具全栈路径图,从Prompt设计到CI/CD集成,一线团队正在偷跑的6步法

更多请点击: https://kaifayun.com 第一章:AI做软件工具的范式跃迁与本质认知 传统软件开发依赖人类对需求的抽象、建模与编码实现,而AI驱动的软件工具正在重构这一链条——它不再仅作为“执行者”,而是以“协同认知体”身份介入…

2026/10/14 6:41:42 阅读更多 →

最新新闻

医疗健康大数据平台实战:从数据治理到智能应用

医疗健康大数据平台实战:从数据治理到智能应用

做了几年“基于大数据的医疗健康智能管理”方向的东西,最大的感触是:这个领域最难的从来不是算法,而是把数据从各个角落里捞出来、洗干净、排整齐。跟很多同行聊下来,大家都遇到过类似的尴尬——领导看完大屏演示,问了…

2026/10/15 7:00:51 阅读更多 →
全息投影拼接融合技术全解析:几何、亮度、色彩与帧同步的四维一致

全息投影拼接融合技术全解析:几何、亮度、色彩与帧同步的四维一致

客户在纱幕前站了足足三分钟,最后说了一句:“整体氛围挺好,但中间竖着的那一条,总觉得亮度不对。”他说的“一条”,就是两台投影机画面的重叠带。这种问题在全息投影拼接融合项目里太典型了——单看每一台机器都正常&a…

2026/10/15 7:00:51 阅读更多 →
连接器温升仿真从热源建模到实测对标:一次讲透参数与避坑

连接器温升仿真从热源建模到实测对标:一次讲透参数与避坑

简介:针对电子连接器表面特征复杂、传统稳态导热难以准确计算温升的问题,这份资料提出将表面换热系数作为未知量,采用计算流体动力学(CFD)的有限体积法,借助ICEPAK软件模拟连接器达到热平衡后的温度场、流场…

2026/10/15 7:00:51 阅读更多 →
电商roi计算公式怎么推导?2026最新拆解客单价、转化率与PPC

电商roi计算公式怎么推导?2026最新拆解客单价、转化率与PPC

摘要:电商roi计算公式怎么推导而来?2026年搞懂它的底层逻辑,比背公式更有用。本文把投产比拆成客单价、转化率、PPC三个变量,逐个讲透它们如何影响你的盈亏。 投产比的公式,很多运营张口就能背,但能把它一…

2026/10/15 7:00:51 阅读更多 →
ffmpeg批量合成抖音卡点视频:从BPM计算到脚本实操全流程

ffmpeg批量合成抖音卡点视频:从BPM计算到脚本实操全流程

做短视频的朋友基本都绕不开“卡点”这个词,尤其是那种十几张、几十张图片卡着音乐鼓点哐哐切的视频,在短视频平台上的数据一直很能打。但我一开始是抗拒做卡点视频的,因为手动在剪辑软件里一帧帧对鼓点、拖图片、调时长,做一条两…

2026/10/15 7:00:51 阅读更多 →
Django 5模型层数据库连接实战:从配置到迁移再到ORM优化

Django 5模型层数据库连接实战:从配置到迁移再到ORM优化

Django 5 发布之后,我把手头一个模拟项目从 4.x 升级到了 5.x,前后折腾最久的地方,不是新特性研究,反而是最不起眼的“模型层连接数据库”这一环。很多人觉得连数据库不就是填个配置吗?等真开工就会发现,驱…

2026/10/15 6:59:51 阅读更多 →

日新闻

Docker Compose 容器化部署 ChirpStack LoRaWAN 网络服务器实战

Docker Compose 容器化部署 ChirpStack LoRaWAN 网络服务器实战

1. 为什么选择容器化方式部署 LoRa 网络服务LoRa 物联网项目落地时,网络服务器是整个链路的核心枢纽。它负责接收网关上报的数据包、完成去重与解密、再把有效载荷分发给上层应用。早期大家习惯把网络服务器直接装在物理机上,依赖一堆系统库和特定版本的…

2026/10/15 0:00:46 阅读更多 →
共享LLM服务下的跨模型自动扩缩容:Kubernetes实战与避坑指南

共享LLM服务下的跨模型自动扩缩容:Kubernetes实战与避坑指南

1. 共享推理服务里,扩缩容到底难在哪做过大模型推理服务部署的人,大概都经历过这样的场景:一个团队共用一套推理集群,A 业务跑的是 7B 的小模型,B 业务跑的是 72B 的大模型,C 业务白天流量高、晚上几乎归零…

2026/10/15 0:00:46 阅读更多 →
Systemd 启动阶段根文件系统只读之谜:fstab 与 remount-fs 服务深度解析

Systemd 启动阶段根文件系统只读之谜:fstab 与 remount-fs 服务深度解析

1. 引子:一次内核恐慌引发的追查先从一个真实场景说起。某次我给一台老旧的嵌入式设备折腾系统裁减,为了把启动时间压进两秒以内,我手贱地把一串自认为“没用”的 systemd 服务给 disable 了,其中就包括systemd-remount-fs.servic…

2026/10/15 0:00:46 阅读更多 →

周新闻

流感时间序列预测实战:ARIMA/LSTM全流程拆解与避坑指南

流感时间序列预测实战:ARIMA/LSTM全流程拆解与避坑指南

简介:基于 ARIMA、LSTM、Transformer 等模型的流感时间序列预测 Python 源码,面向计算机相关专业课程设计与期末大作业学生,以及项目实战学习者。内容覆盖预处理、平稳性检验、定阶、残差分析、多模型对比预测的完整时序建模流程,…

2026/10/14 3:30:28 阅读更多 →
影刀RPA新手教程:键盘模拟输入实战——输入文本与模拟按键的区别

影刀RPA新手教程:键盘模拟输入实战——输入文本与模拟按键的区别

影刀RPA新手教程:键盘模拟输入实战——输入文本与模拟按键的区别 做影刀RPA自动化,十个新手有八个栽在"往输入框里填东西"这件事上:要么填不进去,要么填了一半,要么直接把原来内容追加在后面。这背后的根因&…

2026/10/14 16:30:29 阅读更多 →
影刀RPA新手教程:阅文起点小说数据采集实战——书籍信息与章节内容

影刀RPA新手教程:阅文起点小说数据采集实战——书籍信息与章节内容

影刀RPA新手教程:阅文起点小说数据采集实战——书籍信息与章节内容 1. 认识影刀:什么场景该用RPA采小说数据 起点中文网的页面结构相对稳定——分类榜单、书籍详情、章节内容三块独立页面,跳转链路清晰。这种场景非常适合影刀自动化&#x…

2026/10/14 3:29:58 阅读更多 →

月新闻

我发现了一个新思路:用 Remotion + Claude Code 像写代码一样自动化生成短视频

我发现了一个新思路:用 Remotion + Claude Code 像写代码一样自动化生成短视频

/* MD / 富文本中的 .toc(含博客园搬家等嵌套结构);.toc-box 在侧栏,不受影响 */#content_views .toc,/* 编辑器常在目录前后插入空 p(:empty 仍占 20px),一并去掉避免顶空隙 */#content_views.markdown_views > p:empty:has(+ .toc),#content_views.markdown_views …

2026/10/15 0:14:36 阅读更多 →
Windows下 Codex 中 Chrome 和 Computer Use 插件不可用问题排查及解决参考方式:TaoToken 统一 Key 配置与验证

Windows下 Codex 中 Chrome 和 Computer Use 插件不可用问题排查及解决参考方式:TaoToken 统一 Key 配置与验证

/* MD / 富文本中的 .toc(含博客园搬家等嵌套结构);.toc-box 在侧栏,不受影响 */#content_views .toc,/* 编辑器常在目录前后插入空 p(:empty 仍占 20px),一并去掉避免顶空隙 */#content_views.markdown_views > p:empty:has(+ .toc),#content_views.markdown_views …

2026/10/14 22:45:47 阅读更多 →
黑夜航拍船只数据集训练YOLOV5模型全流程解析

黑夜航拍船只数据集训练YOLOV5模型全流程解析

/* MD / 富文本中的 .toc(含博客园搬家等嵌套结构);.toc-box 在侧栏,不受影响 */#content_views .toc,/* 编辑器常在目录前后插入空 p(:empty 仍占 20px),一并去掉避免顶空隙 */#content_views.markdown_views > p:empty:has(+ .toc),#content_views.markdown_views …

2026/10/14 7:53:34 阅读更多 →