Schale

SchaleDB 데이터와 호환되는 Blue Archive 자동화 툴킷.

게임의 기준 데이터와 사용자의 계정 상태를 연결하고, 반복적인 정보 수집·비교·갱신·계산을 재사용 가능한 Python API와 CLI로 제공합니다. 영상 인식은 여러 입력 방식 중 하나입니다. 새로운 도구도 같은 학생 ID와 공통 데이터 모델을 사용해 기존 도구와 조합할 수 있도록 확장합니다.

설계 원칙

• SchaleDB 호환성: 기준 ID를 재사용하고, 사이트 저장 형식은 어댑터에서 처리합니다.
• 관측과 사실의 구분: 값, 확인 상태, 출처를 함께 보관합니다. 미확인은 0이 아니며, 화면에 없었다고 미보유로 판단하지 않습니다.
• 조합 가능한 도구: 데이터 조회, 계정 처리, 보상 계산, 비전 추출을 독립적으로 실행하거나 Python에서 연결합니다.
• 가벼운 코어: 일반 데이터 자동화에는 OpenCV·ONNX Runtime·PyTorch가 필요하지 않습니다.
• 검토 가능한 자동화: 원본을 보존하고 병합·내보내기의 적용 및 보류 이유를 남깁니다. 사이트 업로드나 게임 조작은 자동 실행하지 않습니다.

현재 기능

소재 소요량 계산, 육성 계획 최적화, 새로운 화면/게임 조작 자동화는 향후 확장 대상이며 0.1.0의 구현 기능에 포함하지 않습니다.

설치

Python 3.12 이상이 필요합니다.

# CLI: 데이터·계정·보상 도구
uv tool install schale
# Python 프로젝트에 추가할 때
uv add schale

학생 비전은 입력 경로만 지정합니다. 결과 폴더는 입력 옆에 자동 생성하고, 기존 결과가 있으면 번호를 붙입니다. -o .처럼 내용이 있는 폴더를 지정해도 그 안에 새 결과 폴더를 만들어 기존 파일을 보존합니다.

schale students extract "recording.mp4"

최초 실행에서 Python 비전 의존성이 없으면 uv의 격리 실행 환경을 자동 준비합니다. 사용자의 Python 프로젝트 환경은 변경하지 않습니다. 영상 처리에는 ffmpeg와 ffprobe가 PATH에 있어야 합니다. 학생 인식은 student-ocr, 인벤토리는 scanner, 템플릿 전용은 vision extra입니다.

PyPI 패키지는 코드만 제공합니다. 게임 참조는 공개 다운로드로 제공하지 않습니다. 새 PC에서는 기존 PC에서 만든 개인용 schale-setup.zip을 Downloads에 한 번 복사하면, 위 추출 명령이 문자 모델과 참조를 함께 설치하고 계속 실행합니다. 별도의 install-model 명령은 필요 없습니다. 준비된 PC에서 schale setup --export schale-setup.zip으로 만들며 계정 데이터·영상·HTTP 캐시는 포함하지 않습니다. 자원이 전혀 없는 새 사용자에게 공개 모델만 받아 완전 자동 인식을 제공하는 버전은 아닙니다. 자원 구성과 준비를 참고하세요.

모든 실행용 extras와 기본 개발·테스트 환경은 Torch/EasyOCR를 설치하지 않습니다. 학습·CNN 비교 실험만 uv run --group training ...으로 선택하며 CPU Torch를 사용합니다.

계정 워크플로

사이트의 기존 컬렉션을 보존하면서 새 영상의 확인된 값만 반영하는 예입니다. 출력 경로는 새 파일/폴더여야 합니다.

schale data fetch students --region kr --output students.json
schale collection import existing-export.txt --catalog students.json --output account.json
schale students extract recording.mp4 --output recording-result
schale collection from-extraction recording-result/results.json --output observed.json
schale collection diff account.json observed.json --output differences.json
schale collection merge account.json observed.json --output merged.json
schale collection export merged.json --base existing-export.txt --output schaledb.txt

비전 없이 사이트 내보내기 두 개를 각각 가져와 비교·병합할 수도 있습니다. 기본 병합은 confirmed, corrected, imported 값만 수용합니다. 미확인 신원/필드는 보고서에 보류하며 원본 관측 파일에 남습니다. 관측 시각으로 자동 정렬하지 않으므로 incoming은 사용자가 최신 또는 우선할 데이터로 선택해야 합니다.

SchaleDB 가져오기는 컬렉션 전체를 교체합니다. 기존 사이트 내보내기를 보관하고 --base로 전달하세요. 도구는 사이트 계정을 변경하지 않습니다. 장비 자체 레벨은 공통 모델에 남지만 사이트 포맷에 없어 내보내지 못합니다. 잠긴 일반 스킬의 0은 사이트 최소값 1로 변환됩니다.

schale rewards calculate --stage 1011101 --server Global --output rewards.json
schale rewards calculate --stage 1011101 --condition FirstClear --output first-clear.json

기본은 조건 없는 보상이며 --condition은 해당 조건의 보상을 추가합니다. 기대값은 확정 드롭 수량이나 최적 파밍 계획이 아닙니다.

유연한 입력

from pathlib import Path
from schale import ImageBatch, ImageInput
from schale.students.extract import extract

extract(Path("recording.mp4"), Path("out-video"))
extract(Path("screenshots"), Path("out-folder"))
extract([Path("a.png"), Path("b.webp")], Path("out-list"))
extract(ImageBatch([ImageInput(Path("a.png").read_bytes(), name="capture")]), Path("out-memory"))

단일 이미지, 디렉터리, 명시적 이미지 목록, 인코딩된 이미지 bytes, JSON 매니페스트를 받습니다. 동일 픽셀은 중복 제거하여 확인 근거를 부풀리지 않습니다. 입력 계약과 예시를 참고하세요.

Python API

from pathlib import Path
from schale import AccountSnapshot, ReferenceCatalog, StageRewards
from schale.adapters.schaledb import from_schaledb, to_schaledb
from schale.collections import compare, merge

catalog = ReferenceCatalog.fetch("students", region="kr")
base = from_schaledb(Path("existing-export.txt").read_text(), catalog=catalog)
incoming = AccountSnapshot.model_validate_json(Path("observed.json").read_text())
changes = compare(base, incoming)
updated, merge_report = merge(base, incoming)
encoded, export_report = to_schaledb(updated)
rewards = StageRewards.from_stages([1011101], server="Global")

학생 추출은 schale.students.extract.extract, 보상 계산은 StageRewards, 계정 교환은 schale.adapters에서 제공합니다. 학생 추출 결과는 Extraction/results.json과 원본 판독 근거로 구성됩니다.

캐시와 지원 범위

공유 캐시는 사용자 홈의 .schale/cache이며 SCHALE_CACHE_DIR로 변경합니다. 모든 SchaleDB JSON·이미지는 조건부 HTTP 캐시를 사용합니다. 기본 자동 모드는 사용 시 만료된 항목만 갱신하며, 유효 기간 안에는 HTTP 요청을 하지 않습니다. JSON 7일·이미지 30일 TTL, ETag/Last-Modified 재검증, SHA-256 무결성 확인, 콘텐츠 중복 제거, 프로세스 간 요청 합치기, 요청 간격 제한과 오류 재시도 유예를 제공합니다. 사용자 영상/계정은 캐시에 넣지 않습니다.

schale cache info
schale cache update                 # 이미 사용한 리소스 중 만료/누락만
schale cache update --refresh       # 유효한 항목도 조건부 재검증
schale cache history
schale cache verify
schale cache policy --mode manual   # 자동 재검증 끄기 (최초 누락은 받음)
schale cache policy --mode offline  # 최초 누락도 받지 않음
schale cache policy --mode auto

캐시는 파일 단위 증분입니다. 서버가 변경을 알리면 해당 JSON/이미지를 다시 받으며, JSON 내부 개별 학생만 전송받는 delta API는 사용하지 않습니다. 실패 시 검증된 이전 버전만 사용하고 오류/재시도 시각을 기록합니다. 숫자 모델은 신뢰할 수 있는 로컬 번들을 별도 설치하며 자동 원격 교체하지 않습니다. 캐시 정책과 트래픽을 참고하세요.

학생 비전은 한국어 16:9 정보 화면용입니다. 위치·균일 배율 차이를 보정하지만 모든 언어·레이아웃·촬영 조건을 지원하지 않습니다. confirmed는 다중 관측 일치이며 정답 보증이 아닙니다. Windows에서 배포본의 실제 영상 실행을 검증합니다. 다른 OS는 별도 실행 검증이 필요합니다.

문서

• 구조와 확장 계약
• 캐시 정책·증분 업데이트, 유연한 입력
• 로컬 비전 자원 설치·검증·구성
• 학생 추출·검토·알고리즘 감독
• 인벤토리 판독·정확도 검증
• 개발 및 테스트
• 배포 절차, 변경 이력

자체 코드는 MIT입니다. SchaleDB·Blue Archive의 공식 프로젝트가 아니며 모델·게임 이미지·상표의 권리는 원 권리자에게 있습니다. 제3자 고지를 확인하세요.