从0到1:用快马平台搭建卡牌手游架构实战

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  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容:
    在快马平台生成一个TCG卡牌对战手游完整架构。包含:1.卡牌数据建模系统 2.回合制战斗引擎 3.卡牌效果解析器 4.网络同步方案 5.天梯匹配系统。要求支持200+种卡牌特效组合,自动生成UML架构图和API文档。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

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最近尝试用InsCode(快马)平台搭建了一个TCG卡牌对战手游的完整架构,整个过程比想象中顺利很多。作为个人开发者,最头疼的服务器部署和文档生成环节,居然都能自动完成。下面分享几个关键模块的实现思路和踩坑经验:

1. 卡牌数据建模系统

传统卡牌游戏需要手动维护Excel表格或JSON数据,但通过平台可以直接用自然语言描述需求。比如输入"需要包含攻击力、血量、费用等基础属性,以及战吼、亡语等特效标签",系统会自动生成带注释的数据结构。最实用的是字段变更时,相关代码和文档会同步更新。

  • 用枚举类型管理200+特效组合,避免魔法字符串
  • 采用组合模式实现卡牌效果的灵活叠加
  • 数据校验规则直接绑定到模型定义

2. 回合制战斗引擎

战斗循环是游戏核心,平台生成的代码框架已经包含状态机基础。我主要补充了:

  1. 回合阶段控制(抽牌/出牌/战斗/结束)
  2. 行动点数消耗系统
  3. 连锁事件处理队列
  4. 胜负判定条件树

遇到最麻烦的是特效优先级问题,后来通过事件时间戳+优先级双重排序解决。平台自动生成的UML时序图帮了大忙,一眼就能看清战斗流程。

3. 卡牌效果解析器

特效系统需要支持条件判断、数值运算和对象选择:

  • 使用解释器模式处理特效描述文本
  • 预编译常用效果模板(如"对随机3个敌人造成2点伤害")
  • 动态加载的Lua脚本处理复杂逻辑

这里平台有个隐藏福利:输入特效描述后,会自动生成测试用例。比如写"攻击时抽一张牌",就会配套生成触发条件和预期结果的测试代码。

4. 网络同步方案

采用状态同步而非帧同步,关键点包括:

  1. 指令压缩(用操作码代替完整JSON)
  2. 确定性随机数种子
  3. 客户端预测与回滚
  4. 断线重连时的状态同步

平台提供的网络调试工具可以直接抓包分析,比用Wireshark方便多了。部署时自动分配的云服务器地址,也省去了买域名备案的麻烦。

5. 天梯匹配系统

ELO算法基础上做了些优化:

  • 引入段位衰减机制
  • 对战记录缓存最近50局
  • 匹配超时后放宽条件
  • 机器人填充(用平台生成的AI行为树)

匹配服务的API文档是自动生成的,连请求示例和错误码都列得清清楚楚。对接客户端时基本没遇到沟通问题。

示例图片

整个项目从设计到可玩版本只用了两周,最惊喜的是部署环节。点击按钮就直接生成在线体验地址,朋友试玩时反馈比本地调试流畅得多。对于想快速验证游戏原型的独立开发者,这种全链路支持确实省心。

如果你也在做卡牌游戏,不妨试试用InsCode(快马)平台的AI辅助开发。不需要从零造轮子,专注游戏设计本身的感觉真的很棒。

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创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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