MaaFramework 是基于图像识别技术、运用 MAA 开发经验去芜存菁、完全重写的新一代自动化黑盒测试框架。
低代码的同时仍拥有高扩展性,旨在打造一款丰富、领先、且实用的开源库,助力开发者轻松编写出更好的黑盒测试程序,并推广普及。
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MAA 正计划建设为一类项目,而非舟的单一软件。
若您的项目依赖于 MaaFramework ,我们欢迎您将它命名为 MaaXXX, MXA, MAX 等等。当然,这是许可而不是限制,您也可以自由选择其他与 MAA 无关的名字,完全取决于您自己的想法!
同时,我们也非常欢迎您提出 PR ,在上方的最佳实践列表中添加上您的项目!
MaaFramework
采用 LGPL-3.0
许可证进行开源。
请留意,仅当您准备开发 MaaFramework 本身时,才需要阅读本章节内容。若您仅希望基于 MaaFramework 开发自己的应用,则请参考 即刻开始。
- opencv
Open Source Computer Vision Library - fastdeploy
⚡️An Easy-to-use and Fast Deep Learning Model Deployment Toolkit for ☁️Cloud 📱Mobile and 📹Edge. Including Image, Video, Text and Audio 20+ main stream scenarios and 150+ SOTA models with end-to-end optimization, multi-platform and multi-framework support. - onnxruntime
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Boost provides free peer-reviewed portable C++ source libraries. - meojson
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Minimal multitouch event producer for Android. - maatouch
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Stream real-time screen capture data out of Android devices. - zlib
A massively spiffy yet delicately unobtrusive compression library. - gzip-hpp
Gzip header-only C++ library protobuf
Protocol Buffers - Google's data interchange formatgrpc
The C based gRPC (C++, Python, Ruby, Objective-C, PHP, C#)thrift
Apache Thrift
感谢以下开发者对 MaaFramework 作出的贡献:
- 集成/开发交流 QQ 群: 595990173