CNS 套装随机切换器

CNS 套装随机切换器

随机切换 CNS 套装自动

游戏玩法

简介 / Description

CNS的一个轻量级扩展,实现《星刃》中自动随机切换服装的功能。通过纯Lua脚本实现,无需修改任何原始模组文件。

这是一个基于CNS模组的扩展脚本,为《剑星》(Stellar Blade)提供自动随机切换角色外观的功能。本模组通过纯Lua脚本调用CNS的内部API实现,无需修改任何原模组文件。

主要功能 / Features

  • ✅ 自动换装:可按自定义间隔自动切换装扮
  • ✅ 过滤器:通过标签筛选包含/排除特定的服装类型
  • ✅ 动态检测:自动扫描并加载所有CNS兼容的外观模组
  • ✅ 非侵入式:纯API调用,零修改CNS文件
  • ✅ 自动循环切换:按设定时间间隔自动随机切换服装
  • ✅ 过滤系统:通过标签筛选包含或排除特定类型服装
  • ✅ 动态检测:自动扫描并加载所有CNS支持的服装模组
  • ✅ 非侵入式:纯API调用,不修改CNS任何文件

前置要求 / Requirements

  1. 必须 / Mandatory:
  2. 可选 / Optional:

安装方法 / Installation

  1. 将模组压缩包解压至 \StellarBlade\SB\Binaries\Win64\ue4ss\Mods 文件夹

  2. 在相同文件夹下的 mods.txt 文件中添加以下代码行以启用该模组:RandomSwitchCNSSuit : 1

  3. 如果你想使用 纳米服随机器 来触发开关,在同一文件中将 Nano Suit Randomiser : 1 改为 0

  4. 将本模组压缩文件解压到 \StellarBlade\SB\Binaries\Win64\ue4ss\Mods 文件夹内

  5. 在同文件夹下的 mods.txt 中添加一行 RandomSwitchCNSSuit : 1 启用本模组

  6. 如果想要使用 Nano Suit Randomiser 触发切换,请修改 Nano Suit Randomiser : 10

使用方法 / Usage

  1. 打开位于 \StellarBlade\SB\Binaries\Win64\ue4ss\Mods\RandomSwitchCNSSuit\Scripts\config.lua 的配置文件

    • timeInterval:切换之间的时间间隔(以秒为单位)
    • useTypes:轮换中包含的装扮类型(必须来自 allTypes
    • allTypes:所有可用的服装类型分类
    • enableUseNanoSuitRandomiser :通过 Nano Suit Randomiser 事件启用触发
    • startAtBeginning:游戏开始时自动切换
    • keyBind:切换自动开关的热键(默认:F5
    • logInfo:启用 UE4SS.log 的日志记录(默认:true
  2. 使用 纳米服随机器 触发时,固定时间间隔设置将被禁用。

  3. 建议禁用CNS中的“自动加载”功能

  4. 如果游戏崩溃,请尝试重新启动电脑。如果问题仍然存在,请卸载此模组

  5. 使用CNS界面时,建议通过热键暂停此模组

  6. 打开 \StellarBlade\SB\Binaries\Win64\ue4ss\Mods\RandomSwitchCNSSuit\Scripts\config.lua

    • timeInterval : 每次切换间隔时间,单位为秒
    • useTypes : 切换包含的服装类型,只能是 allTypes 中的内容
    • allTypes : 所有可用的服装类型
    • enableUseNanoSuitRandomiser : 是否启用 Nano Suit Randomiser 触发切换
    • startAtBeginning : 是否在游戏开始时启用自动切换
    • keyBind : 启动自动切换功能快捷键,默认为 F5
    • logInfo : 是否输出日志信息,默认为 true
  7. 使用 Nano Suit Randomiser 触发切换时以固定时间触发切换将会无效

  8. 建议关闭CNS中的auto load功能

  9. 如果游戏报错请尝试重启电脑,如果依旧无效,请卸载本模组

  10. 使用CNS界面时建议通过快捷键暂停本模组

致谢 / Credits

  • Dekita - 创造了优秀的 CNS 模组框架,并允许本扩展发布
  • ewanhowell5195 - 提供了 Nano Suit Randomiser 模组
  • Dekita - 创建了优秀的CNS模组框架,并允许进行此扩展
  • ewanhowell5195 - 提供了纳米服随机化模组