# 游戏存档查看器

拖入任意游戏存档——Minecraft NBT、虚幻引擎 GVAS、幻兽帕鲁容器、JSON/XML/INI/Lua 文本存档、SQLite 档案——识别格式、引擎版本、关键进度字段并给出有界的结构树。

> 标准页面: https://elysiatools.com/zh/tools/game-save-viewer

- **分类:** Development

- **关键词:** 游戏存档查看器, 存档分析, minecraft nbt, level.dat, gvas, 虚幻引擎存档, 幻兽帕鲁存档, 星露谷物语 xml, steam 云存档, sav 文件, 存档解析

## 概述

存档文件往往在最需要的时候最难看懂，所以本查看器识别真实游戏实际使用的格式家族，并展示各规范公开的信息。Minecraft 系 NBT 按 wiki.vg 规范逐标签解析（全部 12 种标签类型、gzip/zlib/裸三 种包装——level.dat 是 gzip、servers.dat 是裸格式）。虚幻引擎存档通过 "GVAS" 魔数识别并按 uesave/gvas 布局解码：存档版本、UE4 与 UE5 包文件版本、FEngineVersion 元组与分支字符串、自定义版本表；Steam 版幻兽帕鲁存档经其真实容器（两个头 int32、"PlZ1" 魔数、zlib 流）解包到 GVAS 载荷。SQLite 存档经 node:sqlite 只读打开，逐表列出行数与预览行。文本存档按结构检测：JSON（卡牌构筑类）、XML（星露谷物语 SaveGame 按其文档化根字段识别）、INI（含虚幻 \[/Script/…\] 配置）、Lua 表存档（哈迪斯系）。Zip 容器列出内部条目。其余格式回退到香农熵读数、前 256 字节十六进制转储与可打印字符串扫描，并对 Source 引擎 .sav 用字符串启发式（其块处理器标记 ADVSYS、EntityPatch、Response System 等已在 Valve 开发者社区文档化）。进度相关字段（name、level、gold、health、seed、playtime…）被提取到关键事实面板，且所有解析均有界——节点预算、深度上限、数组预览——因为存档是不可信输入。存档在哪里？Steam Cloud 游戏放在 Steam/userdata///remote（依据 Steamworks 文档）；其余因游戏而异。本工具绝不修改你的文件——只在内存中读取一份并渲染。

## 输入项

- **存档文件** (file)
- **树状详情** (select)

## 适用场景

- 需要查看 Minecraft 地图生成种子、玩家背包或 level.dat 中的 NBT 复合标签时。
- 需要解包虚幻引擎（UE4/UE5）或幻兽帕鲁 .sav 文件以核对引擎版本与世界进度变量时。
- 排查星露谷物语、哈迪斯或 SQLite 格式游戏存档中的金币、等级与游戏时长等关键属性时。

## 工作原理

- 上传游戏存档文件（支持 .sav、.dat、.nbt、.xml、.json、.db 等格式，大小上限为 10MB）。
- 系统自动检测魔数与压缩包装（如 gzip/zlib 压缩流、PlZ1 容器、GVAS 头部或 SQLite 结构）并进行有界解码。
- 自动提取角色名、等级、金币、种子等关键事实，并在前端以结构树、数据表或十六进制视图只读呈现。

## 使用案例

- 快速提取 Minecraft level.dat 存档中的世界生成种子与玩家实体数据。
- 核验虚幻引擎与幻兽帕鲁 .sav 存档中的 UE 引擎版本元组及自定义版本表。
- 以只读方式浏览基于 SQLite 或 XML 格式构建的角色进度与任务状态。

## 常见问题

### 该工具会修改或覆写我的本地存档文件吗？

不会。所有解析操作均在内存中以只读方式进行，绝不会修改原始文件。

### 工具能否解析经过压缩的 Minecraft 和幻兽帕鲁存档？

可以。工具会自动解包 Minecraft 的 gzip/zlib 封装以及幻兽帕鲁的 PlZ1/zlib 容器至 GVAS 载荷。

### Steam 云存档在本地电脑上的存放路径通常在哪里？

Steam 云存档通常保存在 Steam 安装目录下的 Steam/userdata///remote 文件夹中。

### 如果上传了未知二进制存档会显示什么内容？

对于未知二进制文件，工具会回退到香农熵分析、可打印字符串扫描以及前 256 字节的十六进制转储预览。

### “树状详情”选项中的“精简”与“完整树”有什么区别？

“精简”模式仅过滤并展示关键进度属性，“完整树”则按节点层级完整展开所有解析出的标签和对象。

## 相关工具

- [结构化日志解析器](https://elysiatools.com/zh/tools/structured-log-analyzer): 自动识别常见日志格式，提取核心字段并推断字段类型，支持导出为 JSON、CSV 或 SQL。
- [SQL 执行计划可视化器](https://elysiatools.com/zh/tools/sql-explain-plan-visualizer): 粘贴 EXPLAIN / EXPLAIN ANALYZE 输出（PostgreSQL/MySQL/SQLite），渲染为成本树，标注估算行数与实际行数的偏差热点，并给出具体的索引建议
- [时间序列预测与季节性分析](https://elysiatools.com/zh/tools/time-series-forecast-seasonality-analyzer): 从 CSV 或 JSON 时间序列数据中预测未来数期，并在一份报告中查看趋势、季节项和残差分解
- [Excel转JSON转换器](https://elysiatools.com/zh/tools/excel-to-json): 将Excel文件转换为JSON格式，提取第一个工作表的数据
- [Terraform Plan 可视化器](https://elysiatools.com/zh/tools/terraform-plan-visualizer): 解析 Terraform plan 的 JSON 或文本输出，对资源变化分类，并在 apply 前展示依赖导向的摘要报告
- [CSV 转数据库迁移规划器](https://elysiatools.com/zh/tools/csv-to-database-migration-planner): 根据 CSV 数据推断关系型 schema，并为 PostgreSQL、MySQL、SQLite 或 SQL Server 生成建表和 ALTER 迁移计划
- [时间序列异常检测器](https://elysiatools.com/zh/tools/time-series-anomaly-detector): 上传 CSV 或 JSON 时间序列数据，基于 Z-Score 和 IQR 检测异常点，并输出带图表的报告
- [BOM字符移除器](https://elysiatools.com/zh/tools/data-bom-remover): 从文本和文件内容中移除BOM（字节顺序标记）字符。非常适合清理有编码问题的文本文件、修复CSV导入和为处理准备数据。 功能特点： - 检测并移除UTF-8 BOM (EF BB BF) - 检测并移除UTF-16 BOM (FE FF 或 FF FE) - 检测并移除UTF-32 BOM (00 00 FE FF 或 FF FE 00 00) - 支持多种输入格式 - 可视化BOM字符显示 - 详细检测报告 - 支持批量文本处理 常见用途： - 修复CSV文件导入错误 - 清理文本文件编码问题 - 为JSON解析准备数据 - 修复XML解析问题 - 解决API数据编码冲突 - 标准化文本数据格式

## 示例

- [Android Java 序列化示例](https://elysiatools.com/zh/samples/android-serialization-java): Android Java 序列化示例，包括JSON序列化、反序列化和XML解析
- [Android Kotlin 序列化示例](https://elysiatools.com/zh/samples/android-serialization-kotlin): Android Kotlin 序列化示例，包括JSON序列化、反序列化和XML解析
- [macOS Objective-C 序列化示例](https://elysiatools.com/zh/samples/macos-serialization-objectivec): macOS Objective-C 序列化示例，包括JSON序列化、JSON反序列化和XML解析
- [Web Go 数据序列化示例](https://elysiatools.com/zh/samples/web-serialization-go): Web Go 数据序列化示例，包括JSON编码/解码和XML解析