Beyond-All-Reason 项目中 Scavengers 团队ID获取功能实现分析
2025-07-04 04:12:21作者:温艾琴Wonderful
背景与需求
在Beyond-All-Reason游戏项目中,Scavengers(拾荒者)是一种特殊的游戏AI团队。开发团队发现项目中存在多处手动解析Scavengers团队ID的代码,这导致了代码重复和维护困难的问题。为了解决这个问题,开发团队决定在Spring.Utilities模块中添加专门的函数来获取Scavengers团队ID。
技术实现方案
核心功能设计
开发团队决定在teamFunctions.lua
文件中添加两个新函数:
GetScavTeamID()
- 返回Scavengers的团队IDGetScavAllyteamID()
- 返回Scavengers的盟友团队ID
这些函数将集中处理Scavengers团队的识别逻辑,避免代码重复。
实现细节
识别Scavengers团队的核心逻辑是通过检查团队的LuaAI名称是否包含"Scavengers"关键字。具体实现如下:
local luaAI = Spring.GetTeamLuaAI(team)
if luaAI then
if luaAI:find("Raptors") then
isRaptors = true
isAllyTeamValid = false
elseif luaAI:find("Scavengers") then
isScavengers = true
isAllyTeamValid = false
ScavTeamID = team
end
end
架构整合
新函数被整合到Spring.Utilities模块的现有架构中,与其他团队相关函数(如IsPvE
等)一起在文件末尾返回。这种设计保持了代码的一致性和可维护性。
技术优势
- 代码复用:消除了项目中多处手动解析Scavengers团队ID的重复代码
- 维护性提升:集中管理Scavengers团队识别逻辑,便于未来修改
- 接口标准化:提供了统一、清晰的API供其他模块调用
- 扩展性:为未来可能添加的其他特殊团队(如Chickens)预留了设计空间
后续工作
实现核心函数后,开发团队还需要:
- 在项目中使用新函数替换所有手动解析Scavengers团队ID的代码
- 考虑为其他特殊AI团队(如Chickens)添加类似功能
- 确保新函数在各种游戏模式下的兼容性
总结
Beyond-All-Reason项目中Scavengers团队ID获取功能的集中化实现,展示了良好的软件工程实践。通过抽象和封装常用功能,项目提高了代码质量和可维护性,同时也为未来的扩展奠定了基础。这种模式值得在其他类似功能的实现中借鉴。
登录后查看全文
热门项目推荐
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- HHunyuan-MT-7B腾讯混元翻译模型主要支持33种语言间的互译,包括中国五种少数民族语言。00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~085CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava05GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。07GOT-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。00openHiTLS
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!C0381- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起

openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
136
187

🎉 (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
884
523

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
362
381

React Native鸿蒙化仓库
C++
182
264

deepin linux kernel
C
22
5

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
7
0

为仓颉编程语言开发者打造活跃、开放、高质量的社区环境
Markdown
1.09 K
0

一款跨平台的 Markdown AI 笔记软件,致力于使用 AI 建立记录和写作的桥梁。
TSX
84
4

🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
614
60

open-eBackup是一款开源备份软件,采用集群高扩展架构,通过应用备份通用框架、并行备份等技术,为主流数据库、虚拟化、文件系统、大数据等应用提供E2E的数据备份、恢复等能力,帮助用户实现关键数据高效保护。
HTML
120
79