MaaPracticeBoilerplate

本仓库为 MaaFramework 所提供的项目模板，开发者可基于此模板直接创建自己的 MaaXXX 项目。

MaaFramework 是基于图像识别技术、运用 MAA 开发经验去芜存菁、完全重写的新一代自动化黑盒测试框架。低代码的同时仍拥有高扩展性，旨在打造一款丰富、领先、且实用的开源库，助力开发者轻松编写出更好的黑盒测试程序，并推广普及。

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如何开发

使用右上角 Use this template - Create a new repository 来基于本模板创建您自己的项目。
完整克隆本项目及子项目（地址请修改为您基于本模板创建的新项目地址）。
```
git clone --recursive https://github.com/MaaXYZ/MaaPracticeBoilerplate.git
```
请注意，一定要完整克隆子项目，不要漏了 --recursive，也不要下载 zip 包！
下载 MaaFramework 的 Release 包，解压到 deps 文件夹中。
配置资源文件。
```
python ./configure.py
```
按需求修改 assets 中的资源文件，请参考 MaaFramework 相关文档。
- 可使用 MaaDebugger 进行调试；
- 也可以在本地安装后测试：
  1. 执行安装脚本
```
python ./install.py
```
  2. 运行 install/MaaPiCli.exe

完成开发工作后，上传您的代码并发布版本。

# 配置 git 信息（仅第一次需要，后续不用再配置）
git config user.name "您的 GitHub 昵称"
git config user.email "您的 GitHub 邮箱"

# 提交修改
git add .
git commit -m "XX 新功能"
git push origin HEAD -u

发布您的版本

需要先修改仓库设置 Settings - Actions - General - Read and write permissions - Save
```
# CI 检测到 tag 会自动进行发版
git tag v1.0.0
git push origin v1.0.0
```

生态共建

MAA 正计划建设为一类项目，而非舟的单一软件。

若您的项目依赖于 MaaFramework，我们欢迎您将它命名为 MaaXXX, MXA, MAX 等等。当然，这是许可而不是限制，您也可以自由选择其他与 MAA 无关的名字，完全取决于您自己的想法！

同时，我们也非常欢迎在最佳实践列表中添加上您的项目！

鸣谢

本项目由 MaaFramework 强力驱动！

感谢以下开发者对本项目作出的贡献（下面链接改成你自己的项目地址）:

angleyanalbedo/SnowBreakMAA

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