无名杀项目中周姬【炎谋】技能与八卦阵冲突的技术分析
2025-06-24 02:36:56作者:滕妙奇
问题背景
在无名杀游戏项目中,玩家使用周姬角色发动【炎谋】技能时,在特定条件下会出现JavaScript报错。该问题主要发生在周姬装备八卦阵时获得火攻牌的情况下,导致游戏无法正常进行。
技术细节分析
技能机制解析
周姬的【炎谋】技能效果是:当玩家获得牌时,可以展示其中所有红色牌并选择使用其中的【火攻】或火【杀】。这一机制通过chooseToUse事件实现,该事件会设置一个cards参数来存储可选的牌。
八卦阵的触发机制
八卦阵作为装备牌,会在chooseToUseBegin时机触发效果。游戏引擎会创建arrangeTrigger事件来处理这一时机,判断八卦阵是否可以发动。
冲突产生原因
当周姬发动【炎谋】时:
- 游戏创建
chooseToUse事件让玩家选择使用火攻或火杀 - 由于装备了八卦阵,系统同时创建
arrangeTrigger事件处理八卦阵的触发条件 arrangeTrigger事件尝试判断八卦阵的filter条件- 八卦阵的
filter会调用chooseToUse的filterCard方法 - 此时
filterCard尝试读取get.event("cards"),但当前事件是arrangeTrigger而非chooseToUse - 由于
arrangeTrigger事件没有设置cards参数,导致读取undefined.includes而报错
解决方案思路
要解决这一问题,需要确保在filterCard调用时能够正确获取到cards参数。可能的解决方案包括:
- 上下文保存:在创建
chooseToUse事件时,保存必要的上下文信息,确保在后续调用中能够访问 - 参数传递检查:在
filterCard中添加对get.event("cards")存在性的检查 - 事件隔离:确保八卦阵的
filter判断不会意外调用到chooseToUse的filterCard
技术启示
这个Bug揭示了游戏事件处理机制中几个重要问题:
- 事件嵌套风险:当多个技能/装备效果同时触发时,事件之间的嵌套可能导致上下文丢失
- 参数依赖问题:函数设计时对特定参数的强依赖可能导致在意外调用时出现错误
- 防御性编程:关键函数应当对参数进行有效性验证,避免直接访问可能不存在的属性
总结
无名杀项目中周姬【炎谋】技能与八卦阵的冲突是一个典型的事件处理机制问题。通过分析这一问题,开发者可以更好地理解游戏引擎中事件触发和处理的流程,并在未来开发中避免类似的上下文丢失问题。该问题的修复将提升游戏的稳定性和用户体验。
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
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
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
暂无简介
Dart
671
155
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++
660
308
Ascend Extension for PyTorch
Python
220
236
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
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
392
3.83 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322