A. 按鍵精靈怎麼發現網頁的圖色啟動腳本 就是發現圖色自動開始腳本
While 1
RtColor=Plugin.Color.GetPixelColor(X,Y,0) 『X,Y改成會改變圖色的點
If RtColor <> 000000 Then '這里舉例，如果顏色從白色變化了
Goto 開始腳本
End If
Wend
Rem 開始腳本
'下面是你的腳本內容
B. 按鍵精靈 尋路或跑圖腳本
(除了找圖和找色）
如果能找到走路call的話，就ok了~不過這個也很難 用按鍵 那你選幾個點 在1殺完在地圖上點下跑到2，2殺完在地圖點下跑到3，3殺完跑到1 再開始循環殺。智能的話不藉助其他東西，應該很難完成
C. 按鍵精靈怎麼自動尋路
自動尋路腳本的製作有幾個關鍵點：
1. 由於現在的網游大多是3D的，當前視角可能是變化的，因此，你必須要確保或設置游戲的視角不變。
2. 屏幕上的坐標點與人物的坐標點要找到對應關系，因為屏幕是不變的，而人物坐標是變化的。有些網遊人物在同一屏幕（即人物不超出當前屏幕范圍，屏幕畫面不變），這種情況則直接使用屏幕坐標就可以了，只要保證人物不會超出屏幕范圍。
D. 求自己製作游戲自動尋路的腳本教程！求高手！
沒有相當的編程知識的話，可以用按鍵精靈錄制腳本，即記錄後再重現你的操作，這是我想到最簡單的方法了。
詳情參考：http://wenku..com/link?url=_
E. 按鍵精靈初學者，嘗試性寫了一款點擊任務自動尋路的腳本。求高手看下我的邏輯思路能幫忙改正。
你試試系統自帶的找圖功能，直接一個大循環裡面幾個判斷就行。這樣簡單而且效率不低
F. 夢幻西遊自動尋路的尋路演算法怎麼算
A*尋路演算法 A*（A-Star)演算法是一種靜態路網中求解最短路最有效的方法。
公式表示為： f(n)=g(n)+h(n),
其中f(n) 是節點n從初始點到目標點的估價函數，
g(n) 是在狀態空間中從初始節點到n節點的實際代價，
h(n)是從n到目標節點最佳路徑的估計代價。
保證找到最短路徑（最優解的）條件，關鍵在於估價函數h(n)的選取：
估價值h(n)<= n到目標節點的距離實際值，這種情況下，搜索的點數多，搜索范圍大，效率低。但能得到最優解。
如果 估價值>實際值, 搜索的點數少，搜索范圍小，效率高，但不能保證得到最優解。
估價值與實際值越接近，估價函數取得就越好。
例如對於幾何路網來說，可以取兩節點間歐幾理德距離（直線距離）做為估價值，即f=g(n)+sqrt((dx-nx)*(dx-nx)+(dy-ny)*(dy-ny))；這樣估價函數f在g值一定的情況下，會或多或少的受估價值h的制約，節點距目標點近，h值小，f值相對就小，能保證最短路的搜索向終點的方向進行。明顯優於Dijstra演算法的毫無無方向的向四周搜索。
conditions of heuristic
Optimistic (must be less than or equal to the real cost)
As close to the real cost as possible
主要搜索過程：
創建兩個表，OPEN表保存所有已生成而未考察的節點，CLOSED表中記錄已訪問過的節點。
遍歷當前節點的各個節點，將n節點放入CLOSE中，取n節點的子節點X,->算X的估價值->
While(OPEN!=NULL)
{
從OPEN表中取估價值f最小的節點n;
if(n節點==目標節點) break;
else
{
if(X in OPEN) 比較兩個X的估價值f //注意是同一個節點的兩個不同路徑的估價值
if( X的估價值小於OPEN表的估價值 )
更新OPEN表中的估價值; //取最小路徑的估價值
if(X in CLOSE) 比較兩個X的估價值 //注意是同一個節點的兩個不同路徑的估價值
if( X的估價值小於CLOSE表的估價值 )
更新CLOSE表中的估價值; 把X節點放入OPEN //取最小路徑的估價值
if(X not in both)
求X的估價值;
並將X插入OPEN表中; //還沒有排序
}
將n節點插入CLOSE表中;
按照估價值將OPEN表中的節點排序; //實際上是比較OPEN表內節點f的大小，從最小路徑的節點向下進行。
啟發式搜索其實有很多的演算法，比如：局部擇優搜索法、最好優先搜索法等等。當然A*也是。這些演算法都使用了啟發函數，但在具體的選取最佳搜索節點時的策略不同。象局部擇優搜索法，就是在搜索的過程中選取「最佳節點」後舍棄其他的兄弟節點，父親節點，而一直得搜索下去。這種搜索的結果很明顯，由於舍棄了其他的節點，可能也把最好的
節點都舍棄了，因為求解的最佳節點只是在該階段的最佳並不一定是全局的最佳。最好優先就聰明多了，他在搜索時，便沒有舍棄節點（除非該節點是死節點），在每一步的估價
中都把當前的節點和以前的節點的估價值比較得到一個「最佳的節點」。這樣可以有效的防止「最佳節點」的丟失。那麼A*演算法又是一種什麼樣的演算法呢？其實A*演算法也是一種最
好優先的演算法。只不過要加上一些約束條件罷了。由於在一些問題求解時，我們希望能夠求解出狀態空間搜索的最短路徑，也就是用最快的方法求解問題，A*就是干這種事情的！
我們先下個定義，如果一個估價函數可以找出最短的路徑，我們稱之為可採納性。A*演算法是一個可採納的最好優先演算法。A*演算法的估價函數可表示為：
f'(n) = g'(n) + h'(n)
這里，f'(n)是估價函數，g'(n)是起點到終點的最短路徑值，h'(n)是n到目標的最斷路經的啟發值。由於這個f'(n)其實是無法預先知道的，所以我們用前面的估價函數f(n)做
近似。g(n)代替g'(n)，但 g(n)>=g'(n)才可（大多數情況下都是滿足的，可以不用考慮），h(n)代替h'(n)，但h(n)<=h'(n)才可（這一點特別的重要）。可以證明應用這樣的估價
函數是可以找到最短路徑的，也就是可採納的。我們說應用這種估價函數的最好優先演算法就是A*演算法。哈。你懂了嗎？肯定沒懂。接著看。
舉一個例子，其實廣度優先演算法就是A*演算法的特例。其中g(n)是節點所在的層數，h(n)=0，這種h(n)肯定小於h'(n)，所以由前述可知廣度優先演算法是一種可採納的。實際也是
。當然它是一種最臭的A*演算法。
再說一個問題，就是有關h(n)啟發函數的信息性。h(n)的信息性通俗點說其實就是在估計一個節點的值時的約束條件，如果信息越多或約束條件越多則排除的節點就越多，估價函
數越好或說這個演算法越好。這就是為什麼廣度優先演算法的那麼臭的原因了，誰叫它的h(n)=0，一點啟發信息都沒有。但在游戲開發中由於實時性的問題，h(n)的信息越多，它的計
算量就越大，耗費的時間就越多。就應該適當的減小h(n)的信息，即減小約束條件。但演算法的准確性就差了，這里就有一個平衡的問題。
}
G. dnf圖色腳本自動尋路思路怎麼設置
按鍵精靈製作DNF刷圖找怪的腳本思路
1，DNF 找怪刷圖的腳本製作對我這個新手來說有點難。刷一個圖還好，多個呢，地下城怪那麼多，用修改工具修改怪物顏色找色 ，太麻煩。
2，於是乎我最近在考慮能不能有簡便的寫法，今天我突然冒出個想法，可以通過按鍵精靈圖片對比來實現，剛進圖的時候截取一張圖片 人物在圖里隨機跑動一周，再次截圖，判斷兩張圖片的不同點，如果變化值不是人物坐標，那麼記錄下第二張圖的坐標。有可能就是怪物了，跑過去，進行攻擊，如果出現血條那麼恭喜你、是怪物！
3，如果不是，在其范圍內多實驗幾下，如果還不是，那麼就證明可能是建物啥的，或者直接剔除消失的圖片，就直接把建築物剔除了。
至於掉落的物品，採取撿取後對比，或者根據物品邊框的特點排除 ，至於BOSS 就那麼幾個不動的完全可以用找圖實驗總結下。其實就就是：IF、 PIC不等於「PIC」，記錄X，Y坐標。
Pic="Pic"
VBSCall FindPic(100,200,300,400,Pic,0.9,x,y)
if x>=0