Harbinger项目教程:实现自定义Capability系统
2025-07-02 20:41:57作者:姚月梅Lane
什么是Capability
Capability是游戏开发中一种强大的扩展机制,它允许开发者在不修改原有类的情况下为游戏对象添加新功能。在Harbinger项目中,Capability系统被用来实现能源系统的扩展功能。
为什么需要自定义Capability
当开发者需要为游戏中的物品或方块实体(TileEntity)添加额外功能时,直接修改原有类会导致兼容性问题。Capability提供了一种非侵入式的解决方案,允许通过接口方式扩展功能。
实现自定义Capability的步骤
1. 定义接口
首先需要定义一个接口来描述你想要添加的功能。在能源系统示例中,我们定义了PowerContainer接口:
import java.math.BigInteger;
public interface PowerContainer {
void setPower(BigInteger power);
BigInteger getPower();
}
这个接口非常简单,只包含获取和设置能量的方法。注意使用了BigInteger类型来处理大数值,这在能源系统中很常见。
2. 注册Capability
注册Capability需要三个核心组件:
2.1 接口类
指定要注册的接口类,这里是PowerContainer.class。
2.2 存储实现(IStorage)
负责数据的序列化和反序列化。即使你的数据通过其他方式保存,也需要提供一个实现。
2.3 工厂方法(Callable)
提供接口的默认实现。建议使用单例模式实现Null Pattern。
完整注册示例:
@Mod.EventHandler
public void preInit(FMLPreInitializationEvent event) {
CapabilityManager.INSTANCE.register(PowerContainer.class, new Capability.IStorage<PowerContainer>() {
@Override
public NBTBase writeNBT(Capability<PowerContainer> cap, PowerContainer instance, EnumFacing side) {
return new NBTTagString(instance.getPower().toString());
}
@Override
public void readNBT(Capability<PowerContainer> cap, PowerContainer instance, EnumFacing side, NBTBase data) {
if (data instanceof NBTTagString) {
instance.setPower(new BigInteger(((NBTTagString)data).getString()));
}
}
}, () -> new PowerContainer() {
private BigInteger power = BigInteger.ZERO;
@Override
public void setPower(BigInteger power) {
this.power = power;
}
@Override
public BigInteger getPower() {
return this.power;
}
});
}
实现细节解析
存储实现(IStorage)
在示例中,我们实现了将BigInteger转换为字符串存储的方法:
writeNBT: 将能量值转换为字符串存储readNBT: 从字符串恢复能量值
工厂方法
工厂方法使用匿名类实现了PowerContainer接口,并提供了默认实现:
- 初始能量值为
BigInteger.ZERO - 简单的getter/setter实现
最佳实践建议
- Null Pattern实现:工厂方法应始终返回有效实现,避免返回null
- 线程安全:考虑Capability实现中的线程安全问题
- 数据验证:在setter方法中添加适当的数据验证
- 性能考虑:对于频繁调用的Capability,优化实现性能
扩展思考
Capability系统不仅适用于能源系统,还可以用于:
- 物品耐久度系统
- 实体状态管理
- 玩家属性扩展
- 多方块结构管理
通过合理设计Capability接口,可以实现高度模块化的游戏功能扩展。
总结
Harbinger项目中的Capability系统提供了一种优雅的方式来扩展游戏功能。通过定义清晰的接口、实现适当的存储机制和提供可靠的默认实现,开发者可以创建灵活且可维护的游戏扩展。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 Launch4j中文版:Java应用程序打包成EXE的终极解决方案 CS1237半桥称重解决方案:高精度24位ADC称重模块完全指南 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 WebVideoDownloader:高效网页视频抓取工具全面使用指南 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
192
212
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
650
270
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
296
111
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
384
3.7 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
857
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
66
96
暂无简介
Dart
633
143