Pipeline Guide

MAA_SnowBreak Pipeline 编写指南

核心原则

1. 状态驱动：遵循「识别 → 操作 → 识别」循环。每次操作必须基于识别结果，禁止假设操作后画面状态。
2. 高命中率：扩充 next 列表，覆盖当前操作后所有可能画面，力争一次截图命中。
3. 避免硬延迟：尽量不用 pre_delay / post_delay / timeout，优先通过增加中间识别节点解决；只在必须等画面稳定时才用 pre_wait_freezes / post_wait_freezes。协议默认存在隐式等待（如 rate_limit、pre_delay/post_delay）；若某节点确实不需要这些等待，应在 JSON 中显式设为 0，避免省略字段带来的默认延时。
4. 720p 基准：所有坐标、ROI、图片必须基于 1280×720。
5. 格式化：JSON/JSONC 保持可读缩进（可与仓库内现有 pipeline 文件风格一致）。

节点命名

• 使用 PascalCase，同一任务内节点以任务名或模块名为前缀。
• 内部实现节点以 __ 开头（如 __ScenePrivateXXX），不对外暴露。
• 示例：ResellMain、DailyProtocolPassInMenu。

Pipeline v2 格式（推荐）

使用 v2 格式时，recognition 和 action 放入二级字典：

{
    "MyNode": {
        "recognition": {
            "type": "TemplateMatch",
            "param": {
                "template": "MyTask/button.png",
                "roi": [100, 200, 300, 100],
                "threshold": 0.7,
            },
        },
        "action": {
            "type": "Click",
        },
        "next": ["NextNode"],
    },
}

常用识别算法

TemplateMatch（找图）

"recognition": {
    "type": "TemplateMatch",
    "param": {
        "template": "path/to/image.png",  // 相对 resource 下 image 目录
        "roi": [x, y, w, h],              // 720p 坐标，缩小搜索范围
        "threshold": 0.7                   // 默认 0.7，按需调整
    }
}

• 图片应从无损原图裁剪并缩放到 720p。
• green_mask: true 可遮蔽不参与匹配的区域（用 RGB(0,255,0) 涂色）。

OCR（文字识别）

"recognition": {
    "type": "OCR",
    "param": {
        "roi": [x, y, w, h],
        "expected": ["完整文本"]
    }
}

• expected 尽量写完整、稳定出现的文本；需正则或片段匹配时按协议与资源实际情况书写。

ColorMatch（找色）

"recognition": {
    "type": "ColorMatch",
    "param": {
        "roi": [x, y, w, h],
        "method": 40,                     // HSV 空间（推荐）
        "lower": [h_low, s_low, v_low],
        "upper": [h_high, s_high, v_high],
        "count": 100
    }
}

• 优先使用 HSV（method: 40）或灰度（method: 6），避免 RGB 直接匹配（不同显卡渲染差异）。

And / Or（组合识别）

// And：全部子识别都成功才算命中
"recognition": {
    "type": "And",
    "param": {
        "all_of": ["NodeA", "NodeB"],
        "box_index": 0
    }
}

// Or：任一子识别成功即命中
"recognition": {
    "type": "Or",
    "param": {
        "any_of": ["NodeA", "NodeB"]
    }
}

Custom（自定义识别 · Python）

本仓库自定义识别走 Python，不使用其他语言实现的识别服务。

1. custom.json（配置文件方案）：maapicli 等入口会按 agent/custom.json 动态加载模块；条目包含 type: "recognition"、class、file_path。
2. Agent_file.py（Agent 启动）：通过 agent/main.py 启动 Agent 时，需在 Agent_file.py 中用 @AgentServer.custom_recognition("名称") 包装实现类，名称应与 Pipeline、custom.json 一致。

实现类需继承 maa.custom_recognition.CustomRecognition（见 agent/Recognition/ 下示例）。

无额外参数时可直接写注册名：

"recognition": {
    "type": "Custom",
    "param": {
        "custom_recognition": "CheckResolution"
    }
}

带参数时由具体类约定（例如 LOp 在实现中对 custom_recognition_param 做 json.loads，需传入合法 JSON 字符串）。新增识别器：实现类 → 更新 custom.json → 如需 Agent 路径则同步 Agent_file.py → 在 Pipeline 中引用注册名。

常用动作类型

target 支持：true（当前识别结果）、节点名字符串、[x, y]、[x, y, w, h]。

Custom 动作（Python）

与识别类似：custom.json 注册 +（Agent 路径下）Agent_file.py 中 @AgentServer.custom_action("名称")。custom_action 填写注册键名。示例（节选自本仓库 General.jsonc）：

"action": {
    "type": "Custom",
    "param": {
        "custom_action": "ScreenShot",
        "custom_action_param": {
            "type": "CUSTOM"
        }
    }
}

流程控制

next 列表

按序识别，首个命中的节点执行其 action 后成为当前节点。next 为空或全部超时则任务结束。

on_error

识别超时或动作失败时执行的节点列表。

Node Attributes（节点属性）

[JumpBack]：命中后执行完该节点链，自动返回父节点继续识别 next。适用于处理弹窗、加载等中断场景。

"next": [
    "BusinessNode",
    "[JumpBack]HandlePopup",
    "[JumpBack]WaitLoading"
]

[Anchor]：动态引用锚点，运行时解析为最后设置该锚点的节点。

等待画面稳定

只在必须时使用 pre_wait_freezes / post_wait_freezes 等待画面静止，不要为了「执行稳定」而滥用固定延迟：

"post_wait_freezes": {
    "time": 200,
    "target": [0, 0, 0, 0]  // 全屏
}

避免对同一按钮重复点击——第二次点击可能作用于下一界面的其他元素。

max_hit

限制节点最大命中次数，超过后自动跳过：

"max_hit": 3

可复用逻辑与本仓库资源

• 编写前先浏览 resource/base/pipeline/ 下已有任务 JSONC，复用通用片段（如启动、关闭应用、通用 OCR 按钮名等），避免重复造轮子。
• 已注册的自定义能力以 agent/custom.json 与 agent/Agent_file.py 为准（二者名称需对齐），Pipeline 中仅使用这些注册名。

典型模式

带弹窗处理的任务入口

{
    "MyTaskEntry": {
        "next": [
            "MyTaskMainStep",
            "[JumpBack]SomeDialogConfirm",
            "[JumpBack]SomeWaitLoading",
        ],
    },
}

（具体节点名以本仓库对应 pipeline 文件为准。）

确认后验证画面变化

{
    "ClickConfirm": {
        "recognition": { "type": "TemplateMatch", "param": { "template": "confirm.png", "roi": [...] } },
        "action": { "type": "Click" },
        "post_wait_freezes": { "time": 200, "target": [0, 0, 0, 0] },
        "next": ["VerifyNextScreen", "[JumpBack]ClickConfirm"]
    }
}

And 组合识别（背景 + 图标）

{
    "MyButton": {
        "recognition": {
            "type": "And",
            "param": {
                "all_of": ["ButtonBackground", "ButtonIcon"],
                "box_index": 0,
            },
        },
        "action": {"type": "Click"},
    },
}

审查清单

• 字段名拼写正确、类型合法（可对照 tools/schema/pipeline.schema.json）
• 无不必要的 pre_delay / post_delay / timeout
• next 列表覆盖所有可能画面，含弹窗/加载/异常
• 每次点击后有识别验证，不假设操作后状态
• ROI / target 坐标基于 1280×720
• JSONC 格式与仓库内同类文件一致
• OCR expected 与游戏内实际文案一致、足够稳定
• 优先通过中间节点避免重复点击，只在必须时用 post_wait_freezes
• Custom 识别/动作的名称已在 custom.json（及 Agent 路径下的 Agent_file.py）注册

参考

• Pipeline 协议：PipelineProtocol
• 本仓库 schema：tools/schema/pipeline.schema.json、tools/schema/custom.recognition.schema.json、tools/schema/custom.action.schema.json
• 自定义扩展目录：agent/
• 项目说明：README.md

Source: overflow65537/MAA_SnowBreak — distributed by TomeVault.