AzerothCore-WotLK中太阳之井高地菲米丝北侧吐息问题分析
2025-05-31 06:20:53作者:袁立春Spencer
问题现象描述
在AzerothCore-WotLK项目的太阳之井高地副本中,玩家发现菲米丝(Boss Felmyst)在吐息阶段存在异常行为。具体表现为:菲米丝在每次吐息阶段会释放三次吐息攻击,但从未对地图北侧(靠近树木的一侧)使用过吐息技能。
技术背景
菲米丝的吐息机制是这场战斗的核心机制之一。根据暴雪原始设计,菲米丝应该有三个预定的吐息区域可供选择,包括北侧区域。吐息攻击是沿着一条直线路径进行的强力范围伤害技能,需要玩家及时躲避。
问题根源分析
通过对源代码的审查发现,当前实现使用了两个侧面的随机位置和180度的转向来覆盖整个区域。具体实现方式是:
- 菲米丝从点A飞向点B,两点之间没有内置路径点
- 有三个可能的起点和终点位置(位置0、1和2),在空气阶段开始时随机选择
- 脚本使用生成的触发器位置而不是直接选择生物实体
关键问题在于当前的吐息路径计算方式:
- 吐息线不能是水平或垂直的,必须是斜向的才能覆盖整个区域
- 北侧区域可能因为角度计算问题被遗漏
解决方案建议
根据技术讨论,建议的修复方案应包括:
- 重新设计吐息路径计算算法,确保三个区域都能被平等覆盖
- 验证吐息触发器的位置分布是否均匀
- 检查吐息角度计算逻辑,确保没有区域被遗漏
- 考虑使用更精确的几何计算方法来确定吐息路径
实现细节优化
在具体实现上,可以优化以下方面:
- 使用更精确的坐标计算来确定吐息路径
- 增加对吐息区域覆盖率的验证逻辑
- 确保随机选择算法真正均匀分布
- 考虑添加调试信息来验证吐息区域选择
总结
这个问题虽然表现为简单的区域遗漏,但实际上涉及到Boss战的核心机制实现。正确的吐息区域覆盖对于保持战斗的原始挑战性和公平性至关重要。通过精确的几何计算和均匀的随机分布算法,可以确保菲米丝的吐息攻击按照设计意图覆盖所有预定区域,为玩家提供符合原始设计的战斗体验。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
528
3.73 K
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
336
172
Ascend Extension for PyTorch
Python
337
401
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
353
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++
883
590
暂无简介
Dart
768
191
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
114
139
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
12
1
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
986
246