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LOL 队友锐评助手

Windows 命令行工具。在英雄联盟选人阶段读取全队近期战绩,调用 DeepSeek API deepseek-v4-flash 生成犀利幽默的短评,并按队员逐条发送到队伍聊天。

功能

  • 自动发现 LeagueClientUx.exe 并连接本地 LCU。
  • 监听选人阶段,默认从最近 20 局中筛选并分析最新 15 场有效对局。
  • 统计胜率、KDA、参团率、伤害、经济、视野和补刀,输出可解释标签。
  • 按评分给出“夯、顶级、人上人、NPC、拉完了”五档评级。
  • 聊天最终格式固定为 “玩家名【夯/顶级/人上人/NPC/拉完了】胜率:xx% 评分:xxx 一句话点评”; 不附带 Tag 编号、局数、KDA、参团率或英雄信息。
  • 点评采用损友开黑嘴替风格,通过反差比喻和补刀式结尾加强笑点,但只调侃 操作、意识和近期战绩。
  • 一次模型请求生成匿名点评,不向模型发送玩家名称;文风采用夸张的开黑段子, 强者会被“封神”,普通表现会被幽默调侃,较差表现则针对具体数据夸张吐槽。
  • 仅在模型成功返回全部合规点评时自动发送;模型失败或输出不完整时整局不发送。
  • 单局去重,发送间隔不低于 2.2 秒。

安装

需要 Windows、英雄联盟客户端和 Python 3.11+。

python -m venv .venv
.\.venv\Scripts\Activate.ps1
pip install -r requirements.txt
Copy-Item config.example.json config.json

在项目根目录创建 key.md,第一行填写 DeepSeek API Key,例如:

sk-xxxxxxxx

程序优先读取 key.md 的第一个非空、非标题行,也兼容 DEEPSEEK_API_KEY 环境变量。key.md 已加入 .gitignore,密钥不会写入日志。

使用

双击启动

首次使用先双击 安装依赖.cmd,然后在项目根目录创建 key.md,第一行填写 API Key。之后直接双击 启动助手.cmd,脚本会请求管理员权限并自动使用项目 虚拟环境运行程序。

首次建议使用预览模式:

python main.py --dry-run --once

如果使用 WeGame 启动客户端,WeGame 可能让 LeagueClientUx.exe 以管理员权限 运行。出现“当前终端无权读取 LCU 凭据”时,请关闭当前终端,右键 Windows PowerShell -> 以管理员身份运行,再进入项目目录执行上述命令。

确认分析结果后启用交互发送:

python main.py

模型成功后程序会自动发送全部点评,无需按键确认。发送前会重新确认仍处于 选人阶段并刷新聊天会话;如果选人已经结束,则取消发送。

参数:

  • --config PATH:指定配置文件,默认 config.json
  • --dry-run:真实分析并调用模型,但不发送聊天。
  • --once:成功处理一个选人会话后退出。
  • --debug:显示调试日志。
  • --print-default-config:打印当前默认配置。

配置文件不存在时会使用内置默认值。auto_send=false--dry-run 均会禁用发送。 默认最多等待队员信息 4 秒,并发抓取每人的 15 场详情。

运行说明

  • 保持本工具运行后再进入匹配;客户端退出后程序会持续等待并自动重连。
  • 优先从选人会话读取成员,并使用聊天系统消息补充;不足五人时仍会分析和发送 已识别成员。
  • 腾讯服队列号不在标准列表时,若标准筛选结果为空,会回退分析非云顶、非自定义的 有效对局。使用 --debug 可查看历史数量、筛选数量和队列号。
  • LCU 是客户端内部接口,版本更新可能导致字段变化。使用前请遵守 Riot 服务条款及所在地区规则。

测试

python -m unittest discover -v

打包发布

双击 打包发布.cmd。脚本会安装 PyInstaller、构建目录包并生成:

dist\LOL-Roast-Assistant.zip

把该 ZIP 发给其他人即可。发布包不会包含你的 key.md;使用者需要将 key.example.md 重命名为 key.md,并填写自己的 DeepSeek API Key。

致谢与许可

LCU 接入和战绩评分思路参考 real-web-world/hh-lol-prophet, 该项目采用 MIT License。当前项目为独立 Python 实现,详见 THIRD_PARTY_NOTICES.md

About

No description, website, or topics provided.

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