PKHeX中Gen6世代Submission技能PP值校验问题分析
2025-06-16 04:29:24作者:傅爽业Veleda
问题背景
在第六世代(Gen6)的宝可梦游戏中,技能"Submission"(飞身重压)的最大PP值从之前的25下调至20。这一改动在PKHeX这款宝可梦存档编辑工具中未被正确识别,导致所有携带该技能的宝可梦在合法性校验时被错误标记为非法。
技术细节分析
PKHeX作为一款专业的宝可梦存档编辑器,其核心功能之一是对宝可梦数据的合法性校验。在Gen6世代中,当工具检测到宝可梦携带Submission技能时,仍按照旧世代的标准(最大PP25)进行校验,而实际游戏中该技能的最大PP已调整为20。
这一校验错误会导致以下具体表现:
- 从XY/ORAS游戏中合法获得的携带Submission技能的宝可梦(如朋友狩猎区的凯罗斯)会被标记为非法
- 在PKHeX中手动添加Submission技能时,PP值会被默认设置为25,与游戏实际数值不符
- 合法性校验系统会错误地认为PP值不足,产生误报
问题影响范围
该问题主要影响:
- 所有Gen6世代(XY/ORAS)游戏中合法获得的携带Submission技能的宝可梦
- 使用PKHeX编辑Gen6世代存档时涉及Submission技能的操作
- 相关宝可梦的合法性验证结果
解决方案
开发者已通过提交修复了这一问题。修复方案主要包括:
- 更新Gen6世代的技能数据表,将Submission的最大PP值调整为20
- 修正合法性校验逻辑,使其能正确识别Gen6世代中该技能的实际PP值
- 确保在PKHeX中添加该技能时能正确设置PP值
技术启示
这一案例展示了游戏世代更迭中数据变动的复杂性,特别是当同一技能在不同世代有不同参数时,存档编辑工具需要:
- 精确维护各世代的技能数据表
- 实现分世代的差异化校验逻辑
- 及时跟进游戏更新和改动
- 建立完善的测试机制验证各世代特性
用户建议
对于普通用户,建议:
- 保持PKHeX工具为最新版本,以获取最新的数据修正
- 遇到类似校验问题时,可先查阅游戏实际数据作为参考
- 了解不同世代间技能参数的差异,避免混淆
- 对校验结果有疑问时,可通过官方渠道反馈
该问题的修复体现了PKHeX开发团队对数据准确性的重视,也展示了开源项目通过社区反馈不断完善的良好生态。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
暂无简介
Dart
666
153
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++
659
300
Ascend Extension for PyTorch
Python
216
235
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
255
320
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
133
866
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
876
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
🎉 (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
1.19 K
650
仓颉编程语言开发者文档。
59
819