Pokerogue项目中龙之怒技能伤害计算异常问题分析
2025-06-11 03:36:20作者:邵娇湘
问题背景
在开源游戏项目Pokerogue的Endless模式中,玩家报告了一个关于龙之怒(Dragon Energy)技能伤害计算异常的问题。当玩家控制的宝可梦(如Mega Alakazam和Redgidrago融合体)受到偷袭(Sucker Punch)攻击后,后续使用龙之怒技能时,造成的伤害明显低于预期值。
技术细节分析
根据宝可梦正统游戏的设定,龙之怒是一个特殊的龙系特殊攻击技能,其基础威力不是固定值,而是根据使用者当前HP与最大HP的比例动态计算得出。具体计算公式为:
基础威力 = floor(150 × 当前HP / 最大HP)
其中floor表示向下取整。特别需要注意的是,当计算结果小于1时,基础威力会被强制设置为1,以确保至少能造成最小伤害。
问题重现与验证
在Pokerogue项目中,当玩家宝可梦受到偷袭攻击后,系统可能没有正确更新HP状态,导致龙之怒技能计算时使用了错误的当前HP值。具体表现为:
- 未受偷袭时:龙之怒能造成预期的高额伤害(经常能一击必杀)
- 受偷袭后:伤害骤降至约1/50的正常值
这种异常现象特别容易在装备了多重镜片(Multi Lenses)的宝可梦上观察到,因为多重镜片可能影响了伤害计算的某些环节。
解决方案建议
修复此问题需要从以下几个方面入手:
- HP状态同步机制:确保在受到偷袭等优先度高的技能攻击后,立即更新宝可梦的HP状态数据
- 伤害计算时机:验证龙之怒技能的基础威力计算是否发生在HP更新之后
- 边界条件处理:确保当HP比例极低时,基础威力能正确回落至最小值1
- 装备影响隔离:检查多重镜片等装备是否干扰了正常的伤害计算流程
技术实现要点
在代码层面,修复此问题需要注意:
- 建立明确的HP状态变更事件机制
- 在技能伤害计算前强制同步最新HP状态
- 实现严格的龙之怒威力计算公式,包括最小值保护
- 对装备效果进行独立计算,避免与基础伤害计算产生冲突
总结
这个Bug揭示了Pokerogue项目中状态同步和伤害计算流程存在的不一致问题。通过分析正统游戏的机制和项目中的异常表现,我们可以定位到HP状态更新不及时是导致龙之怒伤害异常的根本原因。修复此类问题不仅能提升游戏体验,也能为后续类似技能的实现提供参考。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
408
3.15 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
226
252
暂无简介
Dart
674
160
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++
664
321
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
659
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
263
326
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
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
868