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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-18 · 当前星标 ★ 823
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使用教程
ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。
环境要求
- Windows
- Python 3.10+
- 支持 MCP 的代理
安装与启动步骤
-
1建环境
让 agent 通过 MCP 写并测试自动化脚本。
python -m venv .venv .\.venv\Scripts\python.exe -m pip install "ok-script[default]" -
2连 MCP
把 ok-script 注册给编码代理。
# 按 README 配置 MCP 连接 -
3让代理写任务
描述需求，代理观察界面并产出 Python 任务。
# 在代理里描述：每天登录后领取日常奖励 -
4脱离代理运行
脚本保存后可从 GUI 或命令行重复跑。
ok-script run <task>
如何确认成功
保存的脚本不依赖模型也能稳定重复执行。
注意事项
- 它的思路是「一次性用 AI 写，长期无 AI 跑」。
- 界面识别对分辨率敏感，换设备要复测。
- 自动化仅用于你有权操作的应用。
核心亮点
- 把截图、视觉识别与键鼠控制封装成 Python 可调用模块，减少重复造轮子
- 面向游戏自动化场景，支持基于屏幕内容动态决策而非固定坐标点击
- 纯 Python 技术栈，便于与现有脚本、AI 模型和自动化流程集成
不足之处
- 项目处于早期，文档与示例可能不够完整，上手需要阅读源码
- 视觉识别对分辨率、缩放和画面变化较敏感，稳定性依赖调参
适用场景
- 游戏日常任务自动挂机与重复操作
- 桌面软件界面自动化测试与流程回放
- 需要根据屏幕画面变化做条件判断的 RPA 场景
替代项目
Airtest、PyAutoGUI
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