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dev_tools (开发者工具集)

该目录包含了一系列用于 AzurLaneAutoScript (ALAS) 的开发者工具和脚本，主要用于提取游戏数据、调试核心算法以及处理图像资源。普通用户一般不需要直接运行这些脚本，但它们在开发修改功能、适配新活动或分析收益时非常重要。

目录用途说明

游戏数据提取与解析 (Lua Extractor)

这些工具通常依赖于碧蓝航线的解包 Lua 文件（如 AzurLaneLuaScripts 仓库）。

• map_extractor.py: 提取活动海域/主线海域的地图网格形貌、敌人刷新规则，并自动生成 ALAS 的海域作战代码 (campaign_x_x.py)。
• os_extract.py: 提取大型作战（大世界、Operation Siren）的海域数据、坐标、多语言名称。
• island_extractor.py: 提取海岛主题活动（如夏日活动）的物品、配方、产出任务等逻辑数据。
• research_extractor.py: 提取科研项目的消耗、产出数据，并自动建立简中到英文的翻译映射。
• ship_exp_extract.py: 提取舰船各等级所需的累计经验值表格数据。
• word_template_extractor.py: 提取游戏内的聊天屏蔽词库库文件（word_template.lua）。

自动化执行与收益统计

• coin_statistics.py: 通过分析打捞记录截图，计算特定海域打捞的总物资收益和“油金比”（考量了舰船退役及装备拆解隐藏收益）。
• item_statistics.py: 提取战斗掉落页面的战利品数据，自动裁剪并保存新物品的模板图片，协助完善统计功能。
• research_optimizer.py: 计算并优化不同科研完成度下各项目的刷新概率，用于自动科研系统的收益过滤算法。

图像资源与模板工具

• button_extract.py: 读取 assets 目录下的原始图片素材，提取按钮区域和颜色特征，自动生成 module/xx/assets.py 中的 UI 元素代码。
• relative_record.py (包含 gif 系列): 自动化连续截图辅助工具，通常用来给在海面上浮动的人型塞壬录制动态图，筛选出无背景遮挡的纯净图片作为识别模板。
• relative_crop.py: 基于已识别出的海域网格进行等比裁剪测试，主要用于截取分析网格内部的特定区域（如敌人类型图标）。

底层框架分析与测试

• campaign_swipe.py: 校准工具。控制模拟器在地图中进行滑动测试，透视网格计算实际滑动距离差，拟合输出不同底层（adb、minitouch、maatouch）的最佳地图滑动乘数。
• grids_debug.py: 调试工具。能够独立调用 ALAS 的图像透视变换和地图网格提取模块，方便开发者排查“识别不到地图网格格子”或者“格子歪了”等视觉识别报错。
• emulator_test.py: 压力测试脚本。对比测试 ADB 和 Uiautomator2 各自的截图速度和点击延迟性能。

维护工具

• war_archives_update.py: 每当官方将以往活动加入常驻“作战档案（War Archives）”时，该脚本可一键将 ALAS 旧的活动代码挪并批量修正命名路径。
• requirements_updater.py: 一键规范化修复 Python 依赖文件 (requirements.txt) 的格式，避免环境快速安装时出错。
• Flatten_generator.py: 快速将直观的网格字符串转换为坐标拼接代码的小工具。