雀魂牌谱屋:用数据分析解锁麻将进阶之路
还在为雀魂段位停滞不前而苦恼?雀魂牌谱屋(amae-koromo)作为一款专为雀魂玩家打造的开源数据分析平台,将为你提供科学的麻将提升方案。这款工具通过深度分析每一局对局数据,帮助玩家从经验型选手转变为数据驱动型高手。
🔍 为什么需要数据分析工具?
传统麻将依赖直觉和经验,但现代竞技麻将需要更科学的方法。雀魂牌谱屋能够自动记录你在金之间、玉之间及王座之间的牌谱数据,生成胜率、和牌率、放铳率等关键指标的可视化图表,让你清晰看到自己的游戏表现。
🚀 快速搭建你的专属分析平台
环境准备三步走
- 获取项目源码
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/am/amae-koromo
cd amae-koromo
- 安装必要依赖
npm install
- 启动本地服务
npm start
访问 http://localhost:3000 即可开始你的数据分析之旅。
📊 核心功能深度解析
战绩查询:你的游戏记忆库
在 src/components/gameRecords/ 模块中输入玩家ID,系统会为你呈现完整的对局历史。通过筛选功能,你可以按时间范围查看特定时期的战绩,分析不同场次的表现差异。
数据可视化:让数字说话
src/components/statistics/ 目录下的图表工具是你的决策助手:
- 段位分布饼图:了解当前段位区间的玩家生态
- 顺位率趋势图:追踪排名变化规律
- 役种统计分析:发现你最擅长的和牌方式
玩家对比:知己知彼百战不殆
通过 src/components/playerDetails/ 功能,你可以同时分析多名玩家的对战风格。系统能够记录常出役种和舍牌习惯,帮助你建立对手数据库。
💡 实战应用指南
识别防守漏洞
当放铳率超过15%时,需要重点关注防守策略。通过牌谱回放功能,你可以:
- 找出容易犯错的关键巡目
- 分析面对不同对手时的防守效率
- 制定针对性的防守训练计划
优化进攻效率
和牌率低于20%时,需要重新审视进攻策略:
- 筛选"和牌成功"的对局进行分析
- 研究高和率对局中的立直时机
- 对比低和率对局的差异,找出改进点
突破段位瓶颈
使用稳定段位估算功能,科学评估你的真实水平:
- 估算段位高于当前段位:可适当增加进攻性
- 估算段位低于当前段位:优先强化防守能力
🛠️ 进阶使用技巧
自动化数据同步
配置定时任务,让系统自动同步最新对局数据,确保你始终掌握最新的游戏表现。
个性化指标定制
根据个人需求,添加关心的分析维度,打造专属的数据分析体系。
📈 数据驱动的进步见证
通过科学的数据分析,大多数玩家能在短期内看到明显进步:
- 放铳率显著下降:通过针对性训练,平均降低3-5个百分点
- 和牌率稳步提升:优化进攻策略后,和牌率普遍提高2-4个百分点
- 段位持续上升:合理运用数据指导,实现稳定上分
❓ 常见问题解答
数据更新不及时怎么办? 新对局通常在结束后1小时内更新,如遇延迟可检查网络连接。
如何保存重要分析结果? 目前可通过截图工具保存关键图表,为后续改进提供参考依据。
能否分析其他平台数据? 当前版本专注于雀魂数据分析,多平台支持正在规划中。
🎯 开启你的数据分析之旅
雀魂牌谱屋不仅是一款工具,更是你麻将道路上的智能伙伴。通过科学分析数百局对局数据,让每一局都成为进步的阶梯。现在就用 npm start 启动服务,开启你的段位突破之路!
温馨提示:本项目数据仅供学习交流,请勿用于商业用途。所有商标归原作者所有。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00


