教你一步步在 服务器/本地(Linux/Windows) 部署鸣潮QQ机器人,并将其接入大语言模型,实现通过机器人进行库街区签到、练度查询、攻略查询等功能 (1)

准备工作

一台轻量级服务器/ 本地windows/linux能够在服务器/本地 科学上网

环境部署

笔者所演示的环境为阿里云服务器(2核CPU,2GIB内存,40GIB系统盘),操作系统为

Ubuntu 24.04.



确保已成功安装Python环境(版本须>3.8, 建议>=3.12,不建议>=3.13



确保已成功安装git
如果你没有安装git且的系统是ubuntu,安装git只需要输入

如果系统为Windows,则自行前往 🔗官网 下载安装包安装即可

创建虚拟环境

从 Python 3.11 开始,Debian 和 Ubuntu 默认启用了 "Externally-Managed-Environment"(外部管理环境)保护机制,防止用户直接使用 pip 安装包到系统 Python 环境中,以避免破坏系统依赖。因此我们选择创建一个虚拟环境,每次使用之前只需要启动环境即可。

Windows可直接运行pip install uv

如果直接安装uv可能会出现以下错误

安装虚拟环境包



(退出虚拟环境的命令:deactivate)

激活虚拟环境并安装uv

# 激活虚拟环境 source mcvenv/bin/activate # 在虚拟环境安装uv pip install uv

安装插件

安装GsCore

早柚核心文档http://​https://docs.sayu-bot.com/​

进入opt/mcbot,输入如下命令

git clone https://github.com/Genshin-bots/gsuid_core.git --depth=1 --single-branch cd gsuid_core

运行GsCore

uv run core

忽视警告

如在服务器上部署请按照说明修改config.json中的host为0.0.0.0,如在本地部署请忽略





Ctrl + x 退出并保存,回车确认

配置服务器端口8765

由于Gscore运行在8765端口,我们需要在服务器的防火墙处添加对应的规则

安装XutheringWavesUID鸣潮插件

进入插件目录,安装XWUID

cd gsuid_core/plugins # 安装XutheringWavesUID git clone https://github.com/Loping151/XutheringWavesUID.git

安装库街区签到插件

# 在plugins目录下安装库街区签到插件 git clone --depth=1 https://github.com/Loping151/RoverSign

重启早柚插件

可以看到刚刚安装的插件成功导入了

安装nonebot

另外创建一个会话窗口,进入mcbot目录,运行虚拟环境,安装nonebot

cd opt/mcbot # 激活虚拟环境 source mcvenv/bin/activate # 安装nb pip install nb-cli-plugin-bootstrap nb-clil

运行nb bs,将文件夹命名为onebot,空格选中,回车确定

配置图如下

进入onebot目录,连接早柚插件,可能需要科学上网

cd onebot nb plugin install nonebot-plugin-genshinuid

运行onebot

nb run

配置防火墙端口8080

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用AI一键解析B站充电视频源码

快速体验 1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net 2. 输入框内输入如下内容: 请生成一个能够解析B站充电视频页面结构的代码工具。要求:1. 自动提取视频播放器DOM结构 2. 分析充电专属内容的加载逻辑 3. 输出可运行的HTML+CSS+JS代码框架 4. 包含模拟登录和鉴权处理 5. 支持Kimi-K2模型优化解析算法。输出格式要求包含完整的前端工程结构,并添加详细注释说明关键代码段。 1. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果 今天想和大家分享一个用AI辅助开发的小技巧——如何快速解析B站充电视频的页面结构和播放逻辑。作为一个经常研究前端技术的开发者,我发现用InsCode(快马)平台的AI能力可以大大简化这个逆向工程的过程。 1. 理解B站充电视频的特点 B站的充电视频是UP主设置的付费内容,其页面结构和普通视频有所不同。最明显的是会有专属的播放器覆盖层、充电提示弹窗,以及特殊的鉴权逻辑。传统方式需要手动抓包分析,现在用AI可以自动完成这些繁琐工作。

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