Mage项目中的Curse of Inertia卡牌目标选择Bug分析
2025-07-04 19:20:42作者:董斯意
问题背景
在Mage这个开源卡牌游戏项目中,存在一个关于Curse of Inertia卡牌的特殊bug。这张卡牌的效果是:每当有玩家使用一个或多个生物攻击被诅咒的玩家时,攻击玩家可以选择一个目标永久物进行横置或重置。然而,当前实现中存在一个逻辑错误,导致攻击玩家可以同时选择多个目标永久物,但最终效果却只作用于最后一个选中的目标。
技术分析
这个bug的核心在于目标选择逻辑的实现方式。根据卡牌规则,每次触发效果时应该只能选择一个目标永久物,但当前代码实现存在以下问题:
- 目标选择逻辑缺失:代码中没有明确限制目标选择的数量,导致系统允许选择多个目标
- 效果应用错误:虽然可以选中多个目标,但最终效果只作用于最后一个选中的目标,这与用户界面显示的多选功能产生了矛盾
- 触发检查机制:在每次触发检查时,系统会重复添加目标,而不是重置目标选择
解决方案
要修复这个bug,需要从以下几个方面进行改进:
- 明确目标数量限制:在代码中明确设置每次触发只能选择一个目标
- 优化目标选择逻辑:参考项目中其他卡牌的正确实现方式,确保目标选择逻辑符合卡牌规则
- 清理重复目标:在每次触发检查前,清除之前可能存在的目标选择
潜在影响
这个bug不仅仅存在于Curse of Inertia这一张卡牌中。通过代码审查发现,项目中可能存在其他使用类似实现方式的卡牌也存在相同问题。因此,建议开发团队:
- 对类似实现方式的卡牌进行全面检查
- 建立统一的目标选择处理机制
- 添加相应的单元测试来验证目标选择逻辑
总结
这类目标选择逻辑的bug虽然看起来简单,但在卡牌游戏实现中却十分常见。它们通常源于对卡牌规则理解的偏差或代码实现的不严谨。通过修复这个bug,不仅可以解决Curse of Inertia卡牌的问题,还能为项目中其他卡牌的目标选择逻辑提供参考实现,从而提高整个项目的代码质量和游戏体验。
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
420
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