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Agent skill

Maa Issue Log Analysis

by MaaAssistantArknights in MaaAssistantArknights/MaaAssistantArknights

分析 MaaAssistantArknights 上游仓库公开 Issue（https://github.com/MaaAssistantArknights/MaaAssistantArknights/issues/...

AGPL-3.0Auto-check passedMobile

Install Maa Issue Log Analysis

skills CLI
$ npx skills add MaaAssistantArknights/MaaAssistantArknights --skill maa-issue-log-analysis -a claude-code

Project install by default; add -g for ~/.claude/skills/.

GitHub CLI
$ gh skill install MaaAssistantArknights/MaaAssistantArknights maa-issue-log-analysis --agent claude-code

Project scope by default; add --scope user for a personal install. Needs GitHub CLI 2.90.0 or later (public preview).

Manual copy
$ git clone --depth 1 https://github.com/MaaAssistantArknights/MaaAssistantArknights.git skills-src && mkdir -p .claude/skills && cp -r skills-src/.agents/skills/maa-issue-log-analysis .claude/skills/maa-issue-log-analysis && rm -rf skills-src

Use ~/.claude/skills/ instead of .claude/skills for a personal install. The folder must contain SKILL.md.

Claude Code skills documentation · loads skills from .claude/skills/

Facts

Skill name
maa-issue-log-analysis
GitHub stars
24k
Token cost
~4k tokens
SKILL.md length
899 words
Files
2
Skills in repo
8
Repo updated
First seen
Licence
AGPL-3.0

At a glance

分析 MaaAssistantArknights 上游仓库公开 Issue（https://github.com/MaaAssistantArknights/MaaAssistantArknights/issues/...

  • Works in 7 steps: 规范化输入。 → 先判断证据是否足够。 → 获取 issue 内容。 → …
  • Tasks that involve Mobile testing and debugging
  • SKILL.md covers Required Reading, Scope, Workflow and Report Map, plus 6 more sections
  • Calls adb and git

What it does

Maa Issue Log Analysis is an agent skill from MaaAssistantArknights/MaaAssistantArknights. 分析 MaaAssistantArknights 上游仓库公开 Issue（https://github.com/MaaAssistantArknights/MaaAssistantArknights/issues/... 或 1234）。自动抓取 issue 正文和评论中的 report.zip 附件，优先读取 debug/asst.log、debug/gui.log、config/gui.new.json、cache/resource/tasks.json，并在有后续分卷时补看 debug/interface/.png、debug/drops/.png、debug/infrast/、debug/dumps/ 等现场证据；结合 MAA Core/WPF/资源任务代码与文档判断根因、给出修复方案，供用户让你分析 MAA issue、日志包、ADB 连接失败、关卡导航、识别失败、任务出错、闪退时使用。内置的「诉求评估」方法论（三道筛：合理性 / 必要性 / 优先级）可脱离日志单独引用，用于评估 B 站评论、群聊反馈、纯文字 feature request 等无日志场景中的用户诉求。

Its SKILL.md is about 4k tokens, which your agent loads only when the skill is triggered. The skill folder holds 1 other file (for example `KNOWLEDGE.md`).

It sits in Mobile, covering Mobile testing and debugging. It works with GitHub. The repository describes itself as: 《明日方舟》小助手，全日常一键长草！| A one-click tool for the daily tasks of Arknights, supporting all clients. The licence is AGPL-3.0.

When your agent uses it

  • Tasks that involve Mobile testing and debugging

Example prompts

  • “/maa-issue-log-analysis”

Workflow steps

7 steps, taken from the first numbered list in SKILL.md.

  1. 规范化输入。
  2. 先判断证据是否足够。
  3. 获取 issue 内容。
  4. 提取报告附件。
  5. 先看 part01，再决定是否看 part02+。
  6. 建立时间线。
  7. 区分 issue 当时环境和当前分支。

What it can do on your machine

Read from SKILL.md and the folder at commit 2ab53cc. It shows what the files ask for, not the result of running them.

  • Tool permissions

    Pre-approves nothing: there is no allowed-tools line, so your agent's usual permission prompts apply.

    From allowed-tools in the SKILL.md frontmatter.

  • Runs code

    Shell commands in SKILL.md call:

    • adb
    • git

    From the folder's file list and the shell code blocks in SKILL.md.

  • Network

    No URLs in SKILL.md. Its commands use git, which can reach the network depending on how they are called.

    From URLs in SKILL.md, links to its own repository left out.

  • Credentials

    Names no API keys, tokens, secrets or passwords.

    From names ending in _API_KEY, _TOKEN, _SECRET, _KEY or _PASSWORD in SKILL.md.

Context cost

Maa Issue Log Analysis loads about 4k tokens when it runs. Until then it costs about 138 tokens; SKILL.md has 899 words of instructions outside code blocks.

Always · name and description, kept in context so the agent knows when to use it
~138
When it runs · the whole SKILL.md, loaded when a task matches
~4k

Estimates: characters ÷ 4, the usual rule of thumb; real counts depend on the model's tokenizer. Scripts and assets cost tokens only if the agent reads them.

Safety

Auto-check passed

The automated check found no risky patterns in SKILL.md.

Automated static check — not a guarantee. Review scripts before installing. It scans the text of SKILL.md for risky patterns (piping downloads into a shell, reading credential files, hidden Unicode, destructive commands); files beside SKILL.md are not scanned.

SKILL.md

The full file from MaaAssistantArknights/MaaAssistantArknights at commit 2ab53cc, republished under its AGPL-3.0 licence (© MaaAssistantArknights). 899 words, ~3,968 tokens.

Download SKILL.mdSave it as .claude/skills/maa-issue-log-analysis/SKILL.md (or your agent's skills folder). This skill also uses 1 other file; get the full folder from GitHub.
name
maa-issue-log-analysis
description
分析 MaaAssistantArknights 上游仓库公开 Issue（`https://github.com/MaaAssistantArknights/MaaAssistantArknights/issues/...` 或 `#1234`）。自动抓取 issue 正文和评论中的 `report_*.zip` 附件，优先读取 `debug/asst.log`、`debug/gui.log`、`config/gui.new.json`、`cache/resource/tasks.json`，并在有后续分卷时补看 `debug/interface/*.png`、`debug/drops/*.png`、`debug/infrast/**`、`debug/dumps/*` 等现场证据；结合 MAA Core/WPF/资源任务代码与文档判断根因、给出修复方案，供用户让你分析 MAA issue、日志包、ADB 连接失败、关卡导航、识别失败、任务出错、闪退时使用。内置的「诉求评估」方法论（三道筛：合理性 / 必要性 / 优先级）可脱离日志单独引用，用于评估 B 站评论、群聊反馈、纯文字 feature request 等无日志场景中的用户诉求。

MAA Issue Log Analysis

Required Reading

  • 开始分析前，先读取同目录的 KNOWLEDGE.md，先用其中的通用误判规则校正自己的分析路径，再读 issue 和日志。
  • 如果 issue 涉及会客室、线索、快捷按钮、批量按钮、自动领取/赠送/放置这类“会先改变界面状态再继续执行”的流程，必须先套用 KNOWLEDGE.md 中的 Stateful UI Automation Checks 与 Reception Clue Analysis。
  • 如果用户没有贴出日志、报告包、报错文本、截图或导出诊断等有效证据，不要进入严肃分析；改用 maa-cyber-fortune-master/SKILL.md 引导补证据（详见 Scope 和 Workflow Step 2）。
  • 本 skill 内置「诉求评估」方法论（Workflow Step 9 的三道筛：合理性 / 必要性 / 优先级）。即使没有日志、报告包、截图——例如面对 B 站评论、群聊反馈、纯文字 feature request——只要用户提出了明确的诉求，就可以单独引用这套框架做判断，不需要走完整 Workflow 或输出模板。

Scope

  • 仅用于上游公开仓库 https://github.com/MaaAssistantArknights/MaaAssistantArknights。
  • 输入可以是完整 issue URL，或 #1234 形式的 issue 编号。
  • 只分析公开 issue 中可直接访问的附件。
  • 如果没有可下载的 report_*.zip，看用户是否提供了其他有效证据（报错文本、截图、导出诊断、清晰复现步骤）。
    • 有其他证据 → 基于现有证据给出初步判断，明确说明证据不足。
    • 无其他证据 → 转用 maa-cyber-fortune-master/SKILL.md，不要输出严肃分析模板。
  • 如果评论里有机器人提示“日志没有上传成功”，不要直接放弃；正文里的附件链接仍可能可下载。

Workflow

  1. 规范化输入。
  • #1234 视为 https://github.com/MaaAssistantArknights/MaaAssistantArknights/issues/1234
  • 如果不是 MaaAssistantArknights/MaaAssistantArknights，停止并说明此 skill 不适用。
  1. 先判断证据是否足够。
  • 如果用户只给一句模糊现象，且没有日志、报告包、截图、报错文本、导出诊断或清晰复现步骤，不进入本 skill 的严肃分析流程。
  • 此时改用 maa-cyber-fortune-master/SKILL.md，先用短小玄学回复活跃气氛，再把对话引导到补充日志、截图、报错或诊断信息。
  • 只有在用户已经提供可分析证据时，才继续下面的 issue / 日志分析步骤。
  1. 获取 issue 内容。
  • 读取正文和评论。
  • 提取这些信息：UI/Core/Resource 版本、资源时间、模拟器类型、分辨率、截图增强、GPU 推理、任务名、关卡名、是否有 -hard、用户现象、复现步骤、维护者或机器人评论。
  • 不要把评论结论当成唯一证据；仍要用日志和代码自行验证。
  • 如果 issue 文本或评论里已经有人下了“这是游戏设计 / 不是 bug / 本来就这样”的结论，先暂存，不要直接复述成最终判断；先核对日志、资源任务和当前代码是否真的支持这个结论。
  1. 提取报告附件。
  • 关注 report_*.zip。
  • 附件可能同时出现在正文和评论。
  • 按 report_MM-dd_HH-mm-ss 分组，同一时间戳下的 part01、part02、part03 是独立 zip，不是需要先拼接的分卷压缩包。
  1. 先看 part01，再决定是否看 part02+。
  • 根据 WPF 打包逻辑，part01 一定优先，通常包含：
  • debug/asst.log
  • debug/asst.bak.log
  • debug/gui.log
  • debug/gui.bak.log
  • config/*
  • cache/*
  • resource/*_custom.*
  • part02+ 只包含 debug 子目录中最近 3 天修改过的文件，可能是：
  • debug/interface/*.png
  • debug/drops/*.png
  • debug/infrast/**
  • debug/roguelike/**
  • debug/dumps/*
  • part02+ 可能是空包，也可能只包含图片；不要默认里面一定有文本日志。
  1. 建立时间线。
  • 先用 gui.log 找用户点击、所选关卡、任务链开始、报错时间。
  • 再用 asst.log 还原底层行为。
  • 关卡或任务问题时，优先用 gui.log 中的 Start Task Chain、GetFightStage、任务出错 锁定时间窗，再回到 asst.log 里的 taskid、SubTaskError、TaskChainError。
  • 连接问题时，优先把 gui.log 中的重试流程和 asst.log 中的 adb devices、adb connect、ConnectionInfo 串起来。
  • 如果 ConnectConfig 是 PC，改走 AttachWindow / Win32Controller 这条线：
    • 先在 gui.log 确认 AttachWindow: Found window
    • 再在 asst.log 里看 Win32Controller::screencap、Win32Controller::click
    • 不要再按 ADB 端口或 ConnectionInfo.ConnectFailed 的思路分析
  • 如果问题属于状态型 UI 自动化（例如会客室线索、批量按钮、快捷按钮、先拆后放一类流程），时间线里必须单独标出：
    • 自动化在什么时刻先修改了用户原状态
    • 后续进入下一步或恢复终态由哪个条件控制
    • 条件不满足时流程是停止、跳过，还是按设计停在别的状态
  1. 区分 issue 当时环境和当前分支。
  • 先以报告包中的 config/ 与 cache/resource/ 还原用户当时实际运行的配置和资源。
  • 再对照当前仓库代码，判断该问题是当前仍存在，还是当时存在但现在已修复。
  • 输出给用户时，如果提到任务名、设置项、按钮名、错误提示或日志前缀，先到 src/MaaWpfGui/Res/Localizations/zh-cn.xaml 查中文文案，不要直接把 LocalizationHelper.GetString("Key") 里的 Key、DynamicResource key、TaskChain 名或枚举名当成最终展示文本。

Report Map

debug/asst.log
  • 模块归属：MAA Core 运行时。
  • 主要内容：ADB 命令、连接回调、识别、Pipeline、关卡导航、截图保存路径、C++ 源文件和函数名。
  • 最适合看：
  • ADB 连接问题
  • 关卡导航问题
  • SubTaskError / TaskChainError
  • OCR / 模板 / 点击失败
  • 对根因判断最权威。
debug/asst.bak.log
  • 模块归属：上一轮 Core 滚动日志。
  • 最适合看：
  • 最新一次复现不在 asst.log
  • 需要对比前一次成功 / 失败
debug/gui.log
  • 模块归属：WPF GUI / AsstProxy / TaskQueue。
  • 主要内容：程序版本、资源加载、所选任务与关卡、用户可见报错、连接重试流程、Start Task Chain。
  • 最适合看：
  • 建时间线
  • 用户到底选了什么
  • GUI 是否自动做了“断开重连 / 重启 ADB / 强杀 ADB”
  • 这是最快的入口，但不是所有问题的最终根因。
debug/gui.bak.log
  • 模块归属：上一轮 GUI 滚动日志。
  • 最适合看：
  • 程序重启前的上下文
  • 更早一次复现
config/gui.new.json、备份文件
  • 模块归属：GUI 配置快照（dev-v2 起 gui.new.json 为新配置系统主文件；旧 gui.json 已废弃，仅作为迁移残留或旧版本回退时可能存在）。
  • 常见文件：
  • config/gui.new.json（主）
  • config/gui.new.json.bak（每次启动自动备份）
  • config/gui.new.json.err（解析失败时保存的损坏配置）
  • config/gui.json.old（旧系统迁移前的配置备份，仅迁移时产生一次；issue 用户版本较旧时才需要看）
  • 最适合看：
  • 实际连接配置
  • 模拟器路径、ADB 地址、是否开启截图增强
  • 任务队列、StagePlan
  • 是否真的选择了 15-13-hard 之类的硬难度关卡
  • 注意：
  • gui.new.json 与 gui.log / asst.log 的实际运行状态冲突时，先检查 gui.new.json.bak。
  • 如果 issue 用户版本较旧（迁移前），可能仍使用旧 gui.json，此时 gui.json 和 gui.json.old 才有参考价值。
  • 报告导出时用户可能已经改过勾选项，当前文件不一定就是复现时那一份。
cache/resource/tasks.json 和 cache/resource/tasks/tasks.json
  • 模块归属：issue 当时使用的缓存资源。
  • 最适合看：
  • 用户当时到底跑的是哪一版资源定义
  • 当前分支资源和 issue 当时资源是否不同
  • 如果 issue 版本较旧，先信报告包里的 cache/resource，再用当前仓库代码判断是否已修复。
cache/gui/StageActivity.json / StageActivityV2.json
  • 模块归属：GUI 关卡活动缓存。
  • 最适合看：
  • 活动 / 章节 / 关卡可用性
  • 关卡显示和导航问题
debug/interface/*.png
  • 模块归属：界面失败现场图。
  • 最适合看：
  • 关卡导航失败
  • 识别错画面
  • 按钮没出现、位置不对、被别的界面覆盖
  • 如果 asst.log 有 Save image ... debug/interface/...，但上传包没有这张图，要明确说明“日志表明现场图存在，但用户未上传对应分卷”。
debug/drops/*.png
  • 模块归属：掉落识别现场图。
  • 最适合看：
  • 结算页与掉落识别问题
debug/infrast/**、debug/roguelike/**
  • 模块归属：任务特定调试图。
  • 最适合看：
  • 基建换班
  • 肉鸽识别或路径问题
debug/dumps/*
  • 模块归属：崩溃转储副本。
  • 最适合看：
  • 闪退、崩溃
  • issue 模板还可能要求额外上传 MAA.exe.dmp，如果有，也要一起分析。

How To Filter Evidence

  1. 先从 issue 文本拿到这几个锚点：
  • 版本与资源时间
  • 模拟器品牌、分辨率、截图增强、GPU 推理
  • 任务名 / 关卡名 / 是否有 -hard
  • 报告时间戳，例如 report_03-15_11-07-05
  • 如果日志流程和当前主线代码不一致，先确认用户版本，必要时切到对应 tag（例如 git checkout vXXX）复核旧逻辑
  1. 再从 gui.log 找这几类高价值信号：
  • 正在连接模拟器
  • Already connected
  • GetFightStage
  • Start Task Chain
  • 任务出错
  • 连接失败
  1. 再到 asst.log 找底层证据：
  • ConnectionInfo
  • ConnectFailed
  • TaskChainError
  • SubTaskError
  • to_be_recognized
  • cur_retry
  • Save image
  • offline
  • unauthorized
  • failed to connect
  • cannot connect
  1. 对连接问题，重点看：
  • adb.exe devices 里有没有 offline
  • adb.exe connect 是否报 10061
  • ConnectionInfo.what / why
  • config/gui.new.json 中的：
    • ConnectConfig
    • Connect.Address
    • Connect.AllowADBRestart
    • Connect.AllowADBHardRestart
    • Connect.MuMu12Extras.Enabled
  • 默认 MuMu 12 端口列表是否和日志中的轮询顺序一致
  1. 对 PC / AttachWindow 问题，重点看：
  • config/gui.new.json 中 Connect.ConnectConfig == "PC"
  • gui.log 中：
    • 连接 PC 端（实验性功能，稳定性无法保证）
    • AttachWindow: Found window
    • handle: ..., hwnd: ..., screencapMethod: ..., mouseMethod: ..., keyboardMethod: ...
  • asst.log 中：
    • Win32Controller::screencap
    • Win32Controller::click
  • 点击后的下一次识别结果是否真的改变
  • 如果点击日志存在，但后续截图和 OCR 状态完全没变，要优先判断为“输入未生效”，而不是“流程已正确前进”
  1. 对关卡导航 / 磨难切换问题，重点看：
  • config/gui.new.json 中的 StagePlan
  • gui.log 中的 GetFightStage
  • asst.log 中的：
    • Episode15
    • ChapterDifficultyHard
    • EnterChapterDifficultyHard
    • SubTaskError
  • debug/interface/*.png
  • resource/tasks/tasks.json 与 cache/resource/tasks*.json
  1. 回答时只保留关键证据。
  • 摘几十行足够支撑结论的片段即可。
  • 不要把整份日志倾倒进回复。
  1. 对状态型 UI 问题，结论前先做一次“设计一致性检查”。
  • 先判断日志中的状态变化是否符合游戏规则、资源任务定义和当前实现。
  • 如果流程与设计一致，不要把用户不喜欢的中间状态直接归为 bug。
  • 只有当日志、资源任务和代码彼此冲突，或流程没有达到设计要求的终态时，再归类为实现缺陷。
  1. 对用户诉求做合理性 / 必要性 / 优先级判断，不要默认认同。
  • issue 用户通常会带一个隐含或明确的期望："应该支持 X""应该改成 Y"。分析完根因后，对这个期望本身单独评估，不要因为它写在 issue 里就当成既定需求。
  • 判断前先搜索仓库中是否有相关 / 重复 issue：用 GitHub Issue Search 按关键词、标题或描述搜同类诉求。如果有类似 issue，先看维护者的回复和最终状态（已关闭 / 已实现 / 已拒绝 / Won't fix / 标签），再结合本次日志和代码做独立判断。不要直接复述旧 issue 的结论，但维护者对同类诉求的一贯态度是重要参考。
  • 搜到的同类 issue 要逐个核对实际内容再引用：确认主题、版本、时间与当前 issue 是同一场景；不同主题、所涉功能合入之前、或已按修 bug 路径处理的 issue，不能用来论证当前诉求。
  • 三道筛有前置的事实核查义务，任何一条没做完就不允许下结论（误判案例见 KNOWLEDGE.md 的 Common Pitfalls）：
    • 代码考古：引用被注释 / 禁用 / 绕过的代码前，先 git log -S <片段> / git blame 查来历；禁止把 ｢取消注释 / 恢复被禁代码｣ 直接当修复建议。准备提出的方案若与近期提交确立的设计意图相反，必须放弃该方案并写明冲突。
    • 时间线定位：诉求涉及 “新肉鸽 / 新主题 / 新活动 / 新功能适配不好” 时，先 git log 查该功能适配的合入时间；合入数周内的问题属于适配期阵痛，按 bug 修复路径评估，不得用 ｢高频真实痛点｣ 论证通用兜底机制的优先级。
    • 已有机制排查：在断言 ｢当前没有 X｣ 或 “用户唯一替代方案是 Y” 之前，必须先在实现层搜索同类机制（同目录插件、同主题资源任务、失败处置 / 恢复出口），并读过所引文件的实际内容。
  • 先区分"表面诉求"和"根本需求"：issue 用户经常提的是"解决方案"（应该加 X 功能、应该改成 Y 行为），而不是需求本身。先从现象和上下文还原用户的根本需求（用户到底想达成什么目的），再对根本需求做下面的三筛。例如用户说"希望能支持多开"，但根本需求可能是"想同时挂两个账号"——而 MAA 设计上只针对单账号，多开超出范围；这种情况下根本需求本身就不合理，不需要进一步判断。再例如用户说"希望能自定义基建换班的干员排列顺序"，但根本需求可能是"想优先让某些干员上班"——而现有的自定义基建换班（resource/custom_infrast/）已经能实现，属于已有替代方案，必要性低。
  • 三道筛：
    1. 合理性：该诉求是否符合 MAA 的设计目标和定位？是否与已有功能、文档说明或已知约束冲突？如果它实质上是在要求 MAA 做它本来就不打算做的事（例如多开、多账号、PC 实验性功能全量维护、违背游戏机制的操作），直接标记为超出范围或不合理。
    2. 必要性：这个诉求对应的是真实缺陷，还是只是个人偏好 / 边缘场景 / 可以用现有功能绕过的？如果不实现也不会影响正确性和核心流程，必要性低。
    3. 优先级：相对其他 issue，这个诉求影响面有多大？是高频路径还是极少数用户的偶发场景？维护成本和收益是否匹配？只发生在单一环境、单一版本、且已有替代方案的，优先级低。
  • 判断后的措辞要诚实，不要为了迎合用户而模糊结论：
    • 不合理 → 写明“该诉求与 MAA 当前设计/定位不符”，给出理由，不要留“可以考虑”这种暧昧余地。
    • 不必要 → 写明“当前已有替代方案 / 不影响正确性”，不建议为此投入。
    • 低优先级 → 写明影响面和成本，标为“可延后”，不要和真正的缺陷并列。
  • 只有当诉求通过三筛（合理、必要、有影响面）时，才在“修复方案”里给出具体实现建议。
  • 修复方案的层级必须与仓库惯例一致：恢复 / 兜底 / 重试逻辑在 Core 层已有的失败处置框架上扩展，GUI 层只做展示与配置（惯例出处见 KNOWLEDGE.md 的 Common Pitfalls）。
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Correlating With Code

报告打包结构
  • src/MaaWpfGui/ViewModels/UserControl/Settings/IssueReportUserControlModel.cs
GUI / Core 日志文件名
  • src/MaaWpfGui/Main/Bootstrapper.cs
  • src/MaaCore/Utils/Logger.hpp
  • src/MaaUtils/include/MaaUtils/Logger.h
连接回调与 GUI 侧重试
  • src/MaaWpfGui/Main/AsstProxy.cs
  • src/MaaWpfGui/ViewModels/UI/TaskQueueViewModel.cs
  • src/MaaWpfGui/ViewModels/UserControl/Settings/ConnectSettingsUserControlModel.cs
  • src/MaaCore/Controller/MinitouchController.cpp
  • docs/zh-cn/protocol/callback-schema.md
  • docs/zh-cn/manual/device/android.md
PC / AttachWindow / Win32 输入
  • src/MaaWpfGui/ViewModels/UserControl/Settings/ConnectSettingsUserControlModel.cs
  • src/MaaWpfGui/Main/AsstProxy.cs
关卡导航与磨难切换
  • resource/tasks/tasks.json
理智药 / 临期药
  • src/MaaWpfGui/ViewModels/UserControl/TaskQueue/FightSettingsUserControlModel.cs
  • src/MaaWpfGui/Models/AsstTasks/AsstFightTask.cs
  • src/MaaCore/Task/Interface/FightTask.cpp
  • src/MaaCore/Task/Fight/MedicineCounterTaskPlugin.cpp
  • resource/tasks/tasks.json
现场图保存
  • src/MaaCore/Utils/DebugImageHelper.hpp
GUI 中文文案
  • src/MaaWpfGui/Res/Localizations/zh-cn.xaml

Localized Copy

  • 总结任务类型、设置项、按钮、错误提示、日志前缀时，优先使用 src/MaaWpfGui/Res/Localizations/zh-cn.xaml 中的中文文案。
  • 常见查找顺序：
    • 默认任务类型名：先看 src/MaaWpfGui/ViewModels/UI/TaskQueueViewModel.cs 中 LocalizationHelper.GetString(taskType.ToString()) 的 key，再到 src/MaaWpfGui/Res/Localizations/zh-cn.xaml 查 StartUp、Fight、Infrast、Recruit、Mall、Award、Roguelike、Reclamation、Custom。
    • 任务开始 / 完成 / 出错等 GUI 日志前缀：优先查 StartTask、CompleteTask、TaskError、ConnectFailed、TryToReconnect 等 key。
    • 设置项、按钮、界面提示：先在对应 *.xaml / *.cs 里找 DynamicResource SomeKey 或 LocalizationHelper.GetString("SomeKey")，再到 src/MaaWpfGui/Res/Localizations/zh-cn.xaml 查中文。
    • issue 反馈相关入口：优先查 Issue、GenerateSupportPayload、OpenDebugFolder 等 key。
  • 如果 config/gui.new.json 里任务有用户自定义 Name，输出时优先保留用户自定义名称；必要时再括号补默认任务类型中文，例如 刷理智（理智作战 / Fight）。
  • 输出时优先写中文，必要时在括号里补原始 key / taskChain / 枚举名，例如 基建换班（Infrast）。
  • 如果 src/MaaWpfGui/Res/Localizations/zh-cn.xaml 没有对应 key，再退回原始 key 或代码里的英文字符串，并明确说明“未在 src/MaaWpfGui/Res/Localizations/zh-cn.xaml 找到对应文案”。

Linking Code Evidence

Example Heuristic

如果 issue 像 #16014 一样是 MuMu ADB 连接随机失败，并且同时出现：

  • config/gui.new.json 里 ConnectConfig 是 MuMuEmulator12
  • 地址是 127.0.0.1:16384
  • gui.log 在复现时段从 16384 轮询到 16576
  • asst.log 里 adb devices 返回 127.0.0.1:16384 offline
  • asst.log 里对备选端口出现 cannot connect ... (10061)
  • ConnectionInfo.what 是 ConnectFailed

那么根因更可能是 ADB / 模拟器连接层异常，而不是 GUI 任务队列逻辑；此时应结合 MuMu 默认端口表和 Android offline 文档给出建议。

如果 issue 像 #16002 一样是 15/16 章 hard 难度切换失败，并且同时出现：

  • config/gui.new.json 或 gui.log 里关卡是 15-13-hard
  • asst.log 里先进入 Episode15
  • 随后卡在 ChapterDifficultyHard
  • OCR 反复识别到 推演计分 等无关文本
  • 最后 SubTaskError，并保存 debug/interface/*.png
  • resource/tasks/tasks.json 里 EnterChapterDifficultyHard 期望在固定 ROI 识别到 进入作战

那么根因更可能是当前画面没有进入预期的难度切换界面，或按钮没有出现在资源定义的期望区域，而不是“Hard 后缀本身没有传到 core”。

Output Format

先做输出分流，不要无论什么情况都套完整模板。

分流规则
  • 如果用户没有提供有效证据，只给出一句模糊现象，或只有 issue 文本但没有日志、报告包、截图、报错文本、导出诊断、清晰复现步骤，那么不要输出下面那套完整分析模板。
  • 这类场景直接改用 maa-cyber-fortune-master/SKILL.md 的风格回复，并把“赛博算一卦”放在开头。
  • 此时输出必须足够短，通常 2 到 4 句即可。
  • 这类短回复里不要再展开：
  • Issue 概要
  • 关键证据
  • 根因判断
  • 修复方案
  • English translation
  • “点击此处展开”这类折叠块
  • 本质要求是：先用玄学接住气氛，再用一句话明确要求补日志、截图、报错或诊断信息。
无有效证据时的推荐格式
markdown
[一句简短复述用户现象]

[赛博算一卦 / 掐指一算 / 夜观天象开场]
[1 到 2 句短小玄学分析]

[一句自然收束到补日志、截图、报错或导出诊断]
无有效证据时的示例
markdown
你这个是刷界园时，第一层商店点了招募券就直接结束。

赛博算一卦，界园属木，招募券属火，如今商店财位一震，像是招募灵脉和界园卦象临时撞了车，程序当场收摊回府。

不过这卦现在只有天象，没有脉案。建议补一份复现当次的日志或报错截图，不然贫道也只能隔着网线观星象。
有有效证据时

最终回答再用这个完整结构：

markdown
## Issue 概要

- issue：`#1234`
- 版本 / 资源时间：
- 模拟器 / 连接配置 / 任务：优先写 `zh-cn` 中文任务名；如果日志里是用户自定义任务名，先写自定义名，再补默认任务类型中文 / key
- 相关设置项 / 关键提示文案：优先写 `src/MaaWpfGui/Res/Localizations/zh-cn.xaml` 中的中文文案
- 用户现象：

## 关键证据

<details><summary>点击此处展开</summary>

- `debug/gui.log`：
- `debug/asst.log`：
- `config/gui.new.json`：
- `cache/resource` / `cache/gui`：
- `debug/interface` / `debug/drops`：
- 代码依据：如需指向具体实现，直接附远端 GitHub 行号链接

</details>

## 根因判断

- 直接结论：
- 证据链：

## 诉求评估

- 用户表面诉求（一句话）：
- 根本需求（用户真正想达成什么）：
- 合理性：合理 / 不合理（写明与哪个设计目标、文档说明或已知约束冲突）
- 必要性：必要 / 不必要（写明是否已有替代方案、是否仅个人偏好）
- 优先级：高 / 中 / 低 / 可延后（写明影响面和维护成本）
- 结论：采纳 / 部分采纳 / 不采纳（不采纳时给出一句话理由）

## 给用户的建议

- 用户现在可以直接尝试的动作：
- 是否建议升级 / 重下完整包 / 同步资源 / 重置配置：
- 是否需要等待开发者修复：
- 是否有临时绕过方案：

## 修复方案

1. 代码 / 资源 / 配置层修复
2. 需要补充的日志或截图
3. 需要补充的测试

## 给修复 AI 的建议（可复制）

<details><summary>点击此处展开</summary>

~~~text
现象：
[一句话描述用户可见的问题]

关键证据：
[粘贴原始日志、堆栈、监控截图中的关键文本]

可能相关线索（待验证）：
[根据日志/现象推测的可能方向，不保证准确，供参考]
~~~

</details>

## 置信度

- 高 / 中 / 低
- 还缺什么证据

## English translation

<details><summary>Click here to expand</summary>

Translate the complete conclusion directly into English and paste it here. Note that the English text is in `src/MaaWpfGui/Res/Localizations/en-us.xaml`.

</details>

Reminders

  • 无有效证据时不要套完整模板，改用赛博算卦并直接收束到"请补证据"（详见 Output Format 分流规则）。
  • 不要只看 gui.log 下结论。
  • 不要把 issue 评论或机器人提示当成唯一证据。
  • 不要把当前分支资源直接当成 issue 当时的真实环境；先看报告包里的 cache/resource。
  • 日志和截图冲突时，优先相信现场图，再回头解释 OCR / 模板为何误判。
  • 如果问题本身没有在当前日志中复现，要明确写“证据未复现”，不要硬凑结论。
  • 如果 issue 版本很旧或用户日志与当前代码不一致，先按用户版本 tag 复核，再判断是否已修复（详见 KNOWLEDGE.md 的 版本差异 节）。
  • 回答中出现任务名、设置项、按钮名、提示文案时，优先使用 zh-cn.xaml 的中文文案（详见 Localized Copy）。
  • 引用具体代码行时给远端 GitHub blob 行号链接，不给本地路径加行号（详见 Linking Code Evidence）。
  • 如果证据表明问题已在新版本修复，明确建议用户升级；如果怀疑安装包、资源文件或配置损坏，明确建议重新下载或重建；如果判断为真实代码缺陷且暂无 workaround，明确建议等待开发者修复。
  • 对用户诉求做独立评估，不要因为有 issue 就默认认同；判断前先搜同类 issue 看维护者一贯态度；不合理、不必要或低优先级的诉求要诚实写明理由，只有通过三筛的才给修复方案。
  • 三道筛下结论前先完成 Workflow Step 9 的事实核查（代码考古、时间线定位、已有机制排查、同类 issue 核对）。

© MaaAssistantArknights, AGPL-3.0. Rendered from Markdown: HTML in the file is shown as text, images as links, and headings moved down two levels. Raw file

Files

SKILL.md and 1 other file in .agents/skills/maa-issue-log-analysis of MaaAssistantArknights/MaaAssistantArknights.

  • SKILL.md
  • KNOWLEDGE.md

Open the folder on GitHubat commit 2ab53cc

Compare with similar skills

Maa Issue Log Analysis next to the 5 skills that share the most tags, products or categories with it. Stars are the repository's; “used in” counts other GitHub owners with a copy.

Maa Issue Log Analysis compared with similar skills
SkillStarsUsed inTokensAuto-checkLicenceRepo updated
Maa Issue Log Analysis this skillMaaAssistantArknights/MaaAssistantArknights24k—~4kAutomated safety check: PassAGPL-3.0
Launch On Devicezly2006/zhihu-plus-plus4.2k—~3.1kAutomated safety check: PassCC-BY-NC-4.0
Capturing Preview Screenshots In CIskydoves/android-testing-skills333—~4.5kAutomated safety check: NotesApache-2.0
MAUI UI Test Writerdotnet/maui23k—~3kAutomated safety check: PassMIT
Phone HarnessShawnPana/phone-harness3.2k—~4.3kAutomated safety check: PassMIT
Workbuddy Skin Studiocdredfox/workbuddy-skin-studio196—~1.5kAutomated safety check: PassMIT

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    24k GitHub stars~1.9k tokensUpdated yesterday
    Auto-check passed

Works with

Categories

Questions about Maa Issue Log Analysis

What does Maa Issue Log Analysis do?

分析 MaaAssistantArknights 上游仓库公开 Issue（https://github.com/MaaAssistantArknights/MaaAssistantArknights/issues/... Maa Issue Log Analysis is an agent skill from MaaAssistantArknights/MaaAssistantArknights.com/MaaAssistantArknights/MaaAssistantArknights/issues/...

When should I use Maa Issue Log Analysis?

Maa Issue Log Analysis fits situations like: tasks that involve Mobile testing and debugging.

How do I install Maa Issue Log Analysis in Claude Code?

Run `npx skills add MaaAssistantArknights/MaaAssistantArknights --skill maa-issue-log-analysis -a claude-code`. Or copy the skill folder (.agents/skills/maa-issue-log-analysis in MaaAssistantArknights/MaaAssistantArknights) into .claude/skills/maa-issue-log-analysis in your project. Claude Code loads it when a task matches its description.

How do I install Maa Issue Log Analysis in Codex?

Run `npx skills add MaaAssistantArknights/MaaAssistantArknights --skill maa-issue-log-analysis -a codex`. Or copy the skill folder (.agents/skills/maa-issue-log-analysis in MaaAssistantArknights/MaaAssistantArknights) into .agents/skills/maa-issue-log-analysis in your project. Codex loads it when a task matches its description.

Can I use Maa Issue Log Analysis in Cursor, Gemini CLI or GitHub Copilot?

Cursor, Gemini CLI, GitHub Copilot and OpenCode also load SKILL.md folders. With the skills CLI, run `npx skills add MaaAssistantArknights/MaaAssistantArknights --skill maa-issue-log-analysis -a cursor` (or -a gemini-cli, github-copilot or opencode for the others). To copy it by hand, put the folder in .cursor/skills/maa-issue-log-analysis, .gemini/skills/maa-issue-log-analysis, .github/skills/maa-issue-log-analysis and .opencode/skills/maa-issue-log-analysis in your project.

What does Maa Issue Log Analysis need to run?

Going by SKILL.md and its folder, Maa Issue Log Analysis needs the command-line tools its instructions call (adb and git).

Does Maa Issue Log Analysis access the network?

SKILL.md contains no URLs. Its commands use git, which can reach the network depending on how they are called. This is read from the text; nothing was executed.

Is Maa Issue Log Analysis safe to install?

Our automated static check of SKILL.md found no risky patterns, such as piping downloads into a shell, reading credential files or hidden Unicode. It is not a guarantee. Review the folder before installing.

What licence does Maa Issue Log Analysis use?

Maa Issue Log Analysis is published under the AGPL-3.0 licence (the repository's licence). It allows redistribution, so the full SKILL.md is shown on this page.

How many tokens does Maa Issue Log Analysis use?

About 4k tokens (SKILL.md is roughly 16k characters). Agents keep only the skill's name and description in context until a task matches; then they load SKILL.md in full.

What are the alternatives to Maa Issue Log Analysis?

Skills that share tags, products or a category with Maa Issue Log Analysis: Launch On Device (zly2006/zhihu-plus-plus, 4.2k stars), Capturing Preview Screenshots In CI (skydoves/android-testing-skills, 333 stars), MAUI UI Test Writer (dotnet/maui, 23k stars) and Phone Harness (ShawnPana/phone-harness, 3.2k stars). The comparison table on this page puts their stars, adoption, token cost, safety result and licence side by side.

Who maintains Maa Issue Log Analysis?

MaaAssistantArknights (a GitHub organization) maintains it in MaaAssistantArknights/MaaAssistantArknights, which has 23,606 GitHub stars. The repository holds 8 skills in this directory. The repository was last updated on October 7, 2026.

Source: MaaAssistantArknights/MaaAssistantArknights on GitHub. Facts on this page come from the repository at the commit we read; the author's words are quoted as theirs.