Seraphine项目中的大乱斗战绩过滤功能实现
背景介绍
在英雄联盟这类MOBA游戏中,玩家通常会有多种游戏模式的选择,包括排位赛、匹配模式、大乱斗以及训练模式等。Seraphine作为一款英雄联盟相关的辅助工具,提供了战绩查询功能,但在实际使用中发现了一个用户体验问题:当玩家在训练模式练习英雄后查询战绩时,训练模式的记录也会被显示出来,这干扰了玩家查看正式游戏战绩的需求。
问题分析
通过分析WeGame等同类工具的实现方式,我们发现它们提供了战绩过滤功能,允许玩家只查看特定模式的战绩记录。Seraphine当前已经实现了"只看排位"的过滤功能,这表明系统已经具备了基本的模式过滤能力。基于此,我们可以通过扩展这一功能来实现大乱斗战绩的专属查看。
技术实现方案
-
API参数调整:现有的"只看排位"功能是通过调整查询API的参数实现的。我们可以复用这一机制,只需修改参数值即可实现大乱斗战绩的过滤。
-
模式识别:英雄联盟的每种游戏模式都有对应的标识符。大乱斗模式(ARAM)通常有特定的模式ID,我们需要在查询时加入这个ID作为过滤条件。
-
前端界面调整:在用户界面上增加一个"只看大乱斗"的复选框或切换按钮,与现有的"只看排位"选项并列,提供一致的用户体验。
实现细节
-
后端修改:
- 扩展战绩查询接口,支持传入多个游戏模式参数
- 确保API能够正确处理大乱斗模式的标识符
- 优化查询性能,特别是当需要同时支持多种过滤条件时
-
前端修改:
- 在战绩查询界面增加大乱斗过滤选项
- 保持UI风格的一致性
- 实现选项之间的互斥或组合逻辑(根据用户需求)
-
数据缓存:
- 考虑对过滤后的结果进行缓存,提升重复查询的效率
- 确保缓存机制不会影响数据的实时性
用户体验优化
-
默认视图:可以考虑将"全部模式"作为默认选项,让用户自主选择需要查看的战绩类型。
-
多选支持:未来可以扩展为支持多模式选择,例如同时查看排位和大乱斗战绩。
-
视觉区分:对不同模式的战绩条目使用不同的视觉样式,帮助用户快速识别。
总结
通过扩展Seraphine现有的战绩过滤功能,增加大乱斗战绩的专属查看选项,可以显著提升工具的使用体验,特别是对于那些主要玩大乱斗模式的"养老玩家"。这一改进不仅解决了训练模式记录干扰的问题,也使工具的功能更加完善,向主流商业工具看齐。实现上主要涉及API参数的调整和前端界面的小幅度修改,技术难度适中,但对用户体验的提升效果显著。
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