自动战斗与识别开发

自动战斗轴、状态机、截图数据监测、模板匹配、OCR、截图方式和图像资源维护。

这个页面迁移自旧 develop_doc/script/auto_fight.md、game_feature.md、screenshot.md 和 ocr.md，用于理解 BAAS 后端如何从画面中提取状态并执行战斗流程。

这是开发参考

普通用户只需要在 Tauri 客户端配置任务。这里讨论的是后端自动战斗轴、识别资源和源码维护。

自动战斗模型

BAAS 的自动战斗不是使用游戏内 Auto 盲放技能，而是：

旧文档把它类比为有限状态自动机：

Rendering diagram...

轴文件是 JSON，核心由三类对象组成：

对象	作用
`state`	当前处于哪个流程节点，到达状态时执行动作，再按条件转移
`action`	释放技能、重开、等待、切换 Auto 等具体操作
`condition`	血量、费用、技能名、超时、组合条件等判断

自动战斗从截图中维护一组可被条件和动作读取的数据：

旧文档给出的截图方式经验值：

不同设备和模拟器差异很大。自动战斗、远程画面和普通日常任务对截图延迟的敏感度不同，不要把某个任务的最优配置直接套到所有场景。

模板匹配适合识别静态图像：按钮、图标、固定 UI 元素、商店入口等。优点是 CPU 上即可毫秒级执行；缺点是对缩放、旋转、色彩和截图比例敏感。

常见函数职责：

函数	作用
`compare_image`	对固定区域和模板做匹配，返回相似度
`search_in_area`	在指定区域搜索模板，返回最佳位置和匹配度
`search_image_in_area`	使用运行时提供的模板图像做区域搜索
`get_image_all_appear_position`	返回所有超过阈值的出现位置
`swipe_search_target_str`	滑动搜索目标字符串或图像

OCR 用于识别文字、数字、血量、费用、活动名或其他无法只靠固定模板稳定判断的信息。旧 OCR 服务支持：

OCR 的代价高于模板匹配。能用稳定模板解决的静态 UI，不应优先使用 OCR；需要读文字、数字或动态内容时再使用 OCR。

新增或更新识别资源时，至少确认：

如果一个识别失败只发生在 PC 客户端，优先检查 HDR、窗口比例、截图方式和控制方式，而不是直接重采模板。