# Просмотрщик игровых сохранений Подкиньте любой файл сохранения — NBT из Minecraft, GVAS из Unreal Engine, контейнеры Palworld, текстовые JSON/XML/INI/Lua-сейвы, SQLite-профили — и получите определённый формат, версии движка, ключевые поля прогресса и ограниченное дерево структуры. > Каноническая страница: https://elysiatools.com/ru/tools/game-save-viewer - **Категория:** Development - **Ключевые слова:** просмотрщик сохранений, анализ сейвов, minecraft nbt, level.dat, gvas, сохранение unreal engine, сейв palworld, stardew valley xml, steam cloud, файл sav, парсер сохранений ## Обзор Файл сохранения чаще всего непрозрачен именно тогда, когда нужен больше всего, поэтому этот просмотрщик распознаёт семейства, которыми реально пользуются игры, и показывает то, что раскрывает каждая спецификация. NBT семейства Minecraft разбирается тег за тегом по спецификации wiki.vg (все 12 типов тегов, обёртки gzip/zlib/raw — level.dat в gzip, servers.dat без сжатия). Сохранения Unreal Engine определяются по магии "GVAS" и декодируются по раскладке uesave/gvas: версия сохранения, версии пакета UE4 и UE5, кортеж FEngineVersion со строкой ветки и таблица пользовательских версий; сейвы Palworld из Steam разворачиваются через их реальный контейнер (два заголовочных int, магия "PlZ1", поток zlib) до GVAS-содержимого. SQLite-сейвы открываются только на чтение через node:sqlite и перечисляются по таблицам со счётчиками строк и превью. Текстовые сейвы распознаются структурно: JSON (в духе декк-билдеров), XML (SaveGame Stardew Valley узнаётся по задокументированным корневым полям), INI (включая конфигурацию \[/Script/…\] Unreal) и Lua-таблицы (семейство Hades). Zip-контейнеры перечисляются с внутренними записями. Всё остальное сводится к чтению энтропии Шеннона, hex-дампу первых 256 байт и скану печатаемых строк с эвристикой для .sav движка Source — их блочные маркеры (ADVSYS, EntityPatch, Response System…) документированы в Valve Developer Community. Поля прогресса (name, level, gold, health, seed, playtime…) выносятся в панель ключевых фактов, а разбор ограничен — бюджет узлов, предел глубины, превью массивов, — поскольку сохранения являются недоверенным входом. Где живут сейвы? Игры со Steam Cloud держат их в Steam/userdata///remote (по документации Steamworks); остальные — где захочет игра. Инструмент никогда не меняет ваш файл — читает одну копию в память и только рендерит. ## Входные данные - **Файл сохранения** (file) - **Детализация дерева** (select) ## Когда использовать - Когда нужно узнать сид мира, уровень персонажа или время игры в Minecraft level.dat или Palworld .sav без запуска самой игры. - Когда требуется проверить внутреннюю структуру и таблицы пользовательских версий в сейве на Unreal Engine 4 или Unreal Engine 5. - Когда необходимо безопасно исследовать бинарный или текстовый файл сохранения для диагностики сбоев или проверки целостности структуры. ## Как это работает - Загрузите файл сохранения (.sav, .dat, .nbt, .json, .xml, .db, .sqlite и др.) размером до 10 МБ. - Выберите уровень детализации дерева структуры: компактный вид с ключевыми полями или полное дерево. - Парсер распознает сигнатуру контейнера (NBT, GVAS, zlib, SQLite, JSON/XML), распакует сжатые потоки в памяти и выведет панель прогресса с интерактивным деревом узлов. ## Сценарии использования - Быстрое извлечение сида генерации и координат спавна из файла level.dat мира Minecraft. - Просмотр таблиц и схем игровых профилей на базе баз данных SQLite без установки СУБД. - Инспекция заголовков и версий пакетов в сохранениях проектов Unreal Engine при разработке и отладке. ## Частые вопросы ### Изменяет ли этот инструмент исходный файл сохранения? Нет, инструмент работает исключительно в режиме чтения, анализируя копию файла в памяти браузера без внесения изменений. ### Какие версии NBT для Minecraft поддерживаются? Поддерживаются все 12 типов тегов NBT по спецификации wiki.vg в несжатом виде, а также в gzip- и zlib-обёртках (например, level.dat и servers.dat). ### Как распознаются сохранения из игр на Unreal Engine? Парсер определяет заголовок GVAS и декодирует версии движка UE4/UE5, ветку FEngineVersion, таблицы версий и структуру вложенных свойств. ### Поддерживаются ли файлы сохранений Palworld из Steam? Да, инструмент автоматически распознает контейнер PlZ1, распаковывает поток zlib и отображает внутренние данные GVAS. ### Что происходит, если формат файла неизвестен? Инструмент вычисляет энтропию Шеннона, строит hex-дамп первых 256 байт и извлекает читаемые текстовые строки с блочными маркерами. ## Связанные инструменты - [Анализатор структурированных логов](https://elysiatools.com/ru/tools/structured-log-analyzer): Определяет распространенные форматы логов, извлекает ключевые поля и выводит JSON, CSV или SQL. - [Визуализатор плана выполнения SQL](https://elysiatools.com/ru/tools/sql-explain-plan-visualizer): Вставьте вывод EXPLAIN / EXPLAIN ANALYZE (PostgreSQL/MySQL/SQLite) — строит дерево стоимости, отмечает расхождения оценочных и фактических строк и предлагает индексы - [Анализатор прогноза и сезонности](https://elysiatools.com/ru/tools/time-series-forecast-seasonality-analyzer): Строит прогноз по CSV или JSON временным рядам и показывает тренд, сезонность и остатки в одном отчете - [Excel в JSON Конвертер](https://elysiatools.com/ru/tools/excel-to-json): Конвертирует файлы Excel в формат JSON, извлекая данные из первого рабочего листа - [Визуализатор Terraform Plan](https://elysiatools.com/ru/tools/terraform-plan-visualizer): Разбирает Terraform plan в JSON или текстовом виде, классифицирует изменения и показывает сводку по зависимостям - [Планировщик миграции CSV в базу данных](https://elysiatools.com/ru/tools/csv-to-database-migration-planner): Выводит реляционную схему из CSV и генерирует CREATE TABLE и ALTER для PostgreSQL, MySQL, SQLite или SQL Server - [Детектор аномалий временных рядов](https://elysiatools.com/ru/tools/time-series-anomaly-detector): Загружает временной ряд в CSV или JSON, находит аномалии по Z-Score и IQR и возвращает отчет с графиком - [Удалитель BOM Символов](https://elysiatools.com/ru/tools/data-bom-remover): Удаление BOM (Byte Order Mark) символов из текстового и файлового содержимого. Идеально для очистки текстовых файлов с проблемами кодировки. ## Примеры - [Примеры Сериализации Android Java](https://elysiatools.com/ru/samples/android-serialization-java): Примеры сериализации Android Java включая JSON сериализацию, десериализацию и XML парсинг - [Примеры Сериализации Android Kotlin](https://elysiatools.com/ru/samples/android-serialization-kotlin): Примеры сериализации Android Kotlin включая JSON сериализацию, десериализацию и парсинг XML - [Сериализация macOS Objective-C - Примеры](https://elysiatools.com/ru/samples/macos-serialization-objectivec): Примеры сериализации macOS Objective-C включая JSON-сериализацию, JSON-десериализацию и XML-парсинг - [Примеры Сериализации Данных Web Go](https://elysiatools.com/ru/samples/web-serialization-go): Примеры сериализации данных Web Go включая кодирование/декодирование JSON и парсинг XML