无名杀(noname)技能代码中目标选择器错误解析
2025-06-24 00:59:24作者:尤峻淳Whitney
在无名杀(noname)这个开源卡牌游戏项目中,开发者报告了一个关于技能实现中的常见编码错误。这个错误涉及到技能效果中目标选择器的错误使用,具体表现为将selectTarget误写为selectCard。
问题本质分析
在无名杀的技能系统实现中,selectTarget和selectCard是两个不同的方法,用于处理不同的游戏逻辑:
selectTarget方法用于选择游戏中的目标角色selectCard方法则用于选择特定的卡牌
这两个方法虽然功能相似,都是用于选择游戏中的元素,但它们处理的对象类型完全不同。在技能效果的实现中错误地使用selectCard来选择目标角色,会导致游戏逻辑无法正确执行。
错误影响
这种类型的错误会导致以下问题:
- 技能无法正确选择预期目标
- 游戏逻辑中断或异常
- 可能引发后续的连锁错误
- 玩家体验受损,技能效果与预期不符
解决方案
正确的做法是将selectCard替换为selectTarget,确保技能效果能够正确选择目标角色而非卡牌。这种修改虽然简单,但对于保证游戏逻辑的正确执行至关重要。
代码质量建议
为了避免类似错误,建议开发者在编写技能代码时:
- 明确区分目标选择(角色)和卡牌选择的场景
- 建立清晰的命名规范,避免混淆
- 编写单元测试验证技能效果
- 进行代码审查时特别注意选择器方法的正确使用
总结
这个案例展示了在游戏开发中,即使是看似微小的编码错误也可能导致功能异常。特别是在像无名杀这样复杂的卡牌游戏系统中,各种选择器方法的正确使用对于保证游戏逻辑的完整性至关重要。开发者应当重视这类细节问题,通过规范的编码实践和严格的测试流程来确保代码质量。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
Spark-Prover-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
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-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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
暂无简介
Dart
614
138
Ascend Extension for PyTorch
Python
163
183
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
314
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
854
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
369
3.15 K
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
255
90
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
475
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
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++
644
255