# Spielstand-Betrachter Beliebigen Spielstand einwerfen — Minecraft-NBT, Unreal-Engine-GVAS, Palworld-Container, JSON/XML/INI/Lua-Textsaves, SQLite-Profile — und erkanntes Format, Engine-Versionen, wichtige Fortschrittsfelder und einen begrenzten Strukturbaum erhalten. > Kanonische Seite: https://elysiatools.com/de/tools/game-save-viewer - **Kategorie:** Development - **Schlagwörter:** spielstand-betrachter, save-analyse, minecraft nbt, level.dat, gvas, unreal engine save, palworld save, stardew valley xml, steam cloud, sav-datei, save-parser ## Überblick Ein Spielstand ist meist genau dann undurchsichtig, wenn man ihn am dringendsten braucht — dieser Betrachter erkennt deshalb die Familien, die echte Spiele verwenden, und zeigt, was jede Spezifikation offenlegt. Das NBT der Minecraft-Familie wird Tag für Tag gemäß der wiki.vg-Spezifikation geparst (alle 12 Tag-Typen, gzip/zlib/raw-Hüllen — level.dat ist gzip, servers.dat roh). Unreal-Engine-Saves werden über die Magie "GVAS" erkannt und gemäß dem uesave/gvas-Layout dekodiert: Save-Version, UE4- und UE5-Paketversionen, das FEngineVersion-Tupel mit Branch-String und die Tabelle benutzerdefinierter Versionen; Palworld-Saves aus Steam werden über ihren echten Container (zwei Header-Ints, "PlZ1"-Magie, zlib-Strom) bis zur GVAS-Nutzlast entpackt. SQLite-Saves werden über node:sqlite nur-lesend geöffnet und Tabelle für Tabelle mit Zeilenzählungen und Vorschauzeilen aufgelistet. Textsaves werden strukturell erkannt: JSON (Deck-Builder-Stil), XML (ein Stardew-Valley-SaveGame wird an seinen dokumentierten Root-Feldern erkannt), INI (einschließlich \[/Script/…\]-Konfiguration von Unreal) und Lua-Tabellen (Hades-Familie). Zip-Container werden mit ihren inneren Einträgen gemeldet. Alles übrige fällt auf eine Shannon-Entropie-Lesung, einen Hex-Dump der ersten 256 Bytes und einen Scan druckbarer Strings zurück, mit einer String-Heuristik für Source-Engine-.sav-Dateien, deren Block-Token (ADVSYS, EntityPatch, Response System…) in der Valve Developer Community dokumentiert sind. Fortschrittsrelevante Felder (name, level, gold, health, seed, playtime…) landen in einem Schlüsselfakten-Panel, und jedes Parsen ist begrenzt — Knotenbudget, Tiefenlimit, Array-Vorschauen —, denn Spielstände sind nicht vertrauenswürdige Eingaben. Wo leben Saves? Steam-Cloud-Spiele halten sie unter Steam/userdata///remote (laut Steamworks-Dokumentation); der Rest, wo das Spiel will. Dieses Werkzeug verändert Ihre Datei nie — es liest eine Kopie im Speicher und rendert nur. ## Eingaben - **Save-Datei** (file) - **Baum-Detail** (select) ## Wann verwenden - Wenn Sie den internen Aufbau oder Fortschrittswerte wie Level, Gold oder Seeds in einem Spielstand prüfen möchten. - Wenn Sie Unreal-Engine- oder Palworld-Savegames auf Header-Metadaten, GVAS-Paketversionen und Kompressionsraten analysieren wollen. - Wenn Sie ein unbekanntes oder beschädigtes Savegame anhand von Entropie, Hex-Dump und enthaltenen Strings identifizieren müssen. ## Funktionsweise - Wählen Sie Ihre Spielstanddatei (.sav, .dat, .nbt, .json, .xml, .db etc.) aus und laden Sie diese hoch. - Wählen Sie die gewünschte Strukturtiefe über die Option Baum-Detail (Kompakt für Schlüsselfelder oder Voller Baum). - Der Parser erkennt automatisch das Dateiformat, dekomprimiert Container falls nötig und liest Metadaten sowie relevante Fortschrittsdaten aus. - Das Ergebnis wird als interaktiver Strukturbaum inklusive Schlüsselfakten-Panel und Hex-Vorschau dargestellt. ## Anwendungsfälle - Überprüfung von Minecraft-Weltattributen (level.dat) wie Generierungs-Seed, Spielerposition und Spielmodus. - Extrahieren von Engine-Versionen und GVAS-Objektbäumen aus Unreal-Engine-4- und UE5-Spielen. - Inspektion von Text- und XML-Spielständen aus Titeln wie Stardew Valley oder Lua-basierten Hades-Profilen. ## Häufig gestellte Fragen ### Werden meine Spielstände durch die Analyse verändert? Nein, das Tool arbeitet rein lesend im Speicher und verändert die Originaldatei zu keinem Zeitpunkt. ### Welche Minecraft-NBT-Formate werden unterstützt? Es werden alle 12 NBT-Tag-Typen nach wiki.vg-Spezifikation sowie gzip-, zlib- und unkomprimierte Hüllen unterstützt. ### Wie werden Unreal-Engine- und Palworld-Saves gelesen? Sie werden über den GVAS-Header analysiert; Palworld-Container werden vorab über die PlZ1-Magie und zlib-Dekomprimierung entpackt. ### Können auch SQLite-Datenbankdateien eingesehen werden? Ja, SQLite-Saves werden rein lesend geöffnet und zeigen Tabellennamen, Zeilenzahlen sowie Zeilenvorschauen an. ### Was passiert bei unbekannten oder proprietären Binärformaten? Das Tool analysiert die Shannon-Entropie, zeigt einen 256-Byte-Hex-Dump und extrahiert lesbare Textstrings. ## Ähnliche Tools - [Analysator fuer strukturierte Logs](https://elysiatools.com/de/tools/structured-log-analyzer): Erkennt gaengige Logformate, extrahiert Kernfelder und exportiert als JSON, CSV oder SQL. - [SQL Ausführungsplan-Visualisierer](https://elysiatools.com/de/tools/sql-explain-plan-visualizer): Füge EXPLAIN-/EXPLAIN-ANALYZE-Ausgaben (PostgreSQL/MySQL/SQLite) ein, um einen Kostenbaum zu erhalten, Abweichungen zwischen geschätzten und tatsächlichen Zeilen zu markieren und Indexvorschläge zu erhalten - [Zeitreihen-Prognose- und Saisonalitaetsanalyse](https://elysiatools.com/de/tools/time-series-forecast-seasonality-analyzer): Prognostiziert kuenftige Perioden aus CSV- oder JSON-Zeitreihen und zeigt Trend, Saison und Residuen in einem Bericht - [Excel zu JSON Konverter](https://elysiatools.com/de/tools/excel-to-json): Konvertiert Excel-Dateien in JSON-Format und extrahiert Daten aus dem ersten Arbeitsblatt - [Terraform-Plan-Visualizer](https://elysiatools.com/de/tools/terraform-plan-visualizer): Analysiert Terraform-Plan als JSON oder Text, klassifiziert Aenderungen und zeigt eine abhaengigkeitsorientierte Zusammenfassung - [CSV-zu-Datenbank-Migrationsplaner](https://elysiatools.com/de/tools/csv-to-database-migration-planner): Leitet aus CSV-Daten ein relationales Schema ab und erzeugt CREATE-TABLE- und ALTER-Plaene fuer PostgreSQL, MySQL, SQLite oder SQL Server - [Zeitreihen-Anomalie-Detektor](https://elysiatools.com/de/tools/time-series-anomaly-detector): Liest Zeitreihendaten aus CSV oder JSON ein, erkennt Anomalien per Z-Score und IQR und gibt einen Chart-gestuetzten Bericht aus - [BOM-Zeichen-Entferner](https://elysiatools.com/de/tools/data-bom-remover): BOM (Byte Order Mark) Zeichen aus Text- und Dateiinhalten entfernen. Perfekt zum Bereinigen von Textdateien mit Codierungsproblemen. ## Beispiele - [Android Java Serialisierungsbeispiele](https://elysiatools.com/de/samples/android-serialization-java): Android Java Serialisierungsbeispiele einschließlich JSON-Serialisierung, -Deserialisierung und XML-Parsing - [Android Kotlin Serialisierungsbeispiele](https://elysiatools.com/de/samples/android-serialization-kotlin): Android Kotlin Serialisierungsbeispiele einschließlich JSON-Serialisierung, Deserialisierung und XML-Parsing - [Serialisierung macOS Objective-C - Beispiele](https://elysiatools.com/de/samples/macos-serialization-objectivec): macOS Objective-C Serialisierungsbeispiele einschließlich JSON-Serialisierung, JSON-Deserialisierung und XML-Parsing - [Web Go Datenserialisierung Beispiele](https://elysiatools.com/de/samples/web-serialization-go): Web Go Datenserialisierungsbeispiele einschließlich JSON-Kodierung/Dekodierung und XML-Parsing