Mage项目中的Harmonize能力实现问题分析
2025-07-05 06:28:51作者:蔡怀权
概述
在Mage开源卡牌游戏项目中,Harmonize能力的实现存在两个主要的技术缺陷。Harmonize是一种特殊能力,允许玩家从坟墓场施放带有该能力的法术牌,并通过牺牲生物来减少施放费用。本文将详细分析这两个问题的技术原因和影响。
问题一:X值计算错误
现象描述
当从坟墓场施放带有Harmonize能力的法术牌时,无论实际支付的X值是多少,系统总是错误地将X值记录为0或1。这个问题在施放X法术时尤为明显,例如Nature's Rhythm或Zenith Festival等牌。
技术分析
- X值覆盖问题:系统在计算Harmonize费用时,错误地覆盖了玩家选择的X值,导致最终堆栈上的X值被重置为0或1。
- 费用计算流程缺陷:在费用计算过程中,X值的传递机制存在缺陷,未能正确保留玩家选择的X值。
- 特殊能力交互问题:Harmonize能力与X法术的交互逻辑不够完善,导致费用计算和效果应用不一致。
影响范围
这一问题会影响所有带有Harmonize能力的X法术牌,导致它们的实际效果与预期不符,严重影响游戏平衡性。
问题二:费用减免失效
现象描述
当通过Songcrafter Mage等效果临时赋予法术牌Harmonize能力时,即使玩家牺牲了生物,系统也不会正确减免施放费用。
技术分析
- 动态能力附加问题:临时附加的Harmonize能力未能正确集成到费用计算流程中。
- 费用减免机制缺陷:系统未能正确识别和计算通过牺牲生物带来的费用减免。
- 能力附加时机问题:动态附加能力的时间点可能存在问题,导致后续的费用计算流程无法正确识别该能力。
影响范围
这一问题会影响所有通过临时效果获得Harmonize能力的法术牌,使得这些牌无法发挥应有的效果。
解决方案建议
- 重构X值传递机制:需要重新设计X值在Harmonize能力中的传递流程,确保玩家选择的X值能够正确传递到堆栈上。
- 完善费用计算流程:应该检查并完善费用计算流程,确保临时附加的Harmonize能力能够正确参与费用计算。
- 增加测试用例:针对Harmonize能力与X法术的交互,以及临时附加Harmonize能力的情况,增加专门的测试用例。
总结
Harmonize能力的实现问题反映了Mage项目中特殊能力与X法术交互机制的不足。解决这些问题不仅需要修复具体的代码缺陷,还需要考虑如何改进特殊能力的实现框架,以避免类似问题在未来再次出现。对于卡牌游戏模拟器来说,正确处理各种特殊能力和它们的交互是确保游戏公平性和可玩性的关键。
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
26
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
421
3.22 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
230
261
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++
689
330
暂无简介
Dart
685
160
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
326
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
🎉 (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
1.22 K
666
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
136
869