MaaFramework 实战:5 步创建自定义识别与操作模块
MaaFramework 是一款基于图像识别的自动化黑盒测试框架,通过自定义识别与操作模块,开发者可以轻松扩展框架功能以适应各种复杂场景。本文将详细介绍如何在 5 个简单步骤内完成自定义模块的创建与集成。
1. 准备开发环境
首先确保已正确安装 MaaFramework 开发环境,克隆官方仓库:
# 替换为官方仓库地址
git clone <repository_url>
项目中提供了多种语言的示例代码,其中 NodeJS 版本的自定义模块开发文档位于 docs/zh_cn/NodeJS/J1.2-自定义识别_操作.md,建议先阅读该文档了解基本概念。
2. 定义自定义识别模块
自定义识别模块用于识别屏幕上的特定元素,需要定义识别规则和返回格式。创建识别配置文件,指定识别类型为 Custom 并设置唯一标识符:
{
"Task": {
"recognition": "Custom",
"custom_recognition": "myReco",
"custom_recognition_param": {
"msg": "Hello world!"
}
}
}
在代码中实现识别逻辑,通过注册函数将自定义识别器添加到框架中:
export interface CustomRecognizerSelf {
context: Context;
id: maa.TaskId;
name: string;
param: unknown;
image: maa.ImageData;
}
res.register_custom_recognizer('myReco', () {
[
{ : , : , : , : },
];
});

