《方块战争》：用 Trae AI 开发的超级烧脑好玩小游戏欢迎体验（附体验链接）

游戏链接体验链接： https://aicoding.juejin.cn/aicoding/work/7522028742475153423

引言：当AI遇上游戏开发

在当今数字娱乐的海洋中，简约而富有深度的策略游戏总能吸引一批忠实玩家。今天，我很高兴向大家介绍我基于Trae AI和掘金MCP打造的HTML5小游戏——《方块战争》。这款游戏虽然看似简单，实则蕴含丰富的策略元素，绝对能让你欲罢不能！

作为一名热爱编程和游戏的开发者，我一直在寻找能够结合AI与创意的项目，使用AI编程实现梦想。Trae AI强大的代码生成和优化能力，加上掘金MCP提供的丰富工具链，让我能够快速将脑海中的游戏创意转化为现实。这次的《方块战争》项目，正是这种结合的完美体现。

游戏介绍：方寸之间的战略博弈

《方块战争》是一款回合制策略游戏，玩家将在10×10的棋盘上，指挥蓝色方块军团与AI控制的红色方块展开激烈对决。游戏规则简单明了，但战术变化无穷，每一步都可能决定胜负。

核心玩法

• 回合制战斗：玩家和AI轮流行动，每回合可以移动每个方块一次
• 攻防兼备：移动到敌方方块位置会发动攻击，造成30-70点随机伤害
• 领地争夺：移动后会占领所在格子为己方区域，扩大自己的势力范围
• 资源管理：每回合根据占领区域数量获得金币，50金币可创建一个新方块
• 关卡挑战：游戏分为多个难度递增的关卡，每关胜利后，下一关敌人初始方块+1

游戏的胜利条件很简单：消灭对方所有方块。但要达成这个目标，你需要精心规划每一步行动，平衡攻击与防守，合理利用有限的资源，才能在这场方块之战中取得最终胜利。

技术亮点：深入解析游戏架构与AI系统

《方块大战》采用纯HTML5技术栈开发，不依赖任何游戏引擎，展示了Web技术在游戏开发中的强大潜力。让我们深入了解其技术实现：

1. 游戏架构设计

// 游戏核心状态管理
let gameState = {
    board: Array(BOARD_SIZE).fill().map(() => Array(BOARD_SIZE).fill(0)),
    blocks: [], // 存储所有方块信息
    currentPlayer: 'blue',
    blueCoins: 0,
    redCoins: 0,
    selectedBlock: null,
    gameOver: false,
    movedBlocks: [],
    currentLevel: 1,
    enemyInitialBlocks: 5
};

游戏采用状态驱动的架构设计，主要包括：

• 状态管理系统：使用集中式状态管理，所有游戏数据都存储在gameState对象中
• 事件系统：采用事件委托模式处理用户交互
• 渲染系统：基于状态变化的响应式UI更新
• AI决策系统：模块化的AI行为控制

2. 响应式渲染系统

游戏使用CSS Grid布局构建棋盘，通过动态类名切换实现状态变化：

function updateUI() {
    // 更新方块数量显示
    const blueBlocks = gameState.blocks.filter(block => block.player === 'blue').length;
    const redBlocks = gameState.blocks.filter(block => block.player === 'red').length;
    
    // 重置并更新棋盘显示
    const cells = document.querySelectorAll('.cell');
    cells.forEach(cell => {
        // 更新区域颜色和方块状态
        // ...
    });
}

3. AI决策系统深度解析

游戏的AI系统采用了多层决策机制，结合了贪心算法和启发式搜索，实现了智能且富有挑战性的对手。以下是核心AI代码的关键部分：

// AI决策主函数
function makeAIDecision() {
    const aiBlocks = gameState.blocks.filter(block => block.player === 'red');
    
    // 1. 评估当前局势
    const situation = evaluateGameSituation();
    
    // 2. 根据局势选择策略
    const strategy = chooseStrategy(situation);
    
    // 3. 为每个方块计算最优移动
    for (const block of aiBlocks) {
        if (!gameState.movedBlocks.includes(block)) {
            const bestMove = findBestMove(block, strategy);
            if (bestMove) {
                executeMove(block, bestMove.x, bestMove.y);
            }
        }
    }
    
    // 4. 资源管理决策
    handleResourceManagement();
}

// 局势评估函数
function evaluateGameSituation() {
    const blueBlocks = gameState.blocks.filter(block => block.player === 'blue');
    const redBlocks = gameState.blocks.filter(block => block.player === 'red');
    
    return {
        blockAdvantage: redBlocks.length - blueBlocks.length,
        territoryControl: calculateTerritoryControl(),
        averageHealth: calculateAverageHealth(redBlocks),
        economicAdvantage: gameState.redCoins - gameState.blueCoins
    };
}

// 策略选择函数
function chooseStrategy(situation) {
    if (situation.blockAdvantage < -1) {
        return 'defensive'; // 处于劣势，采取防守策略
    } else if (situation.economicAdvantage > 30) {
        return 'aggressive'; // 经济优势，积极进攻
    } else {
        return 'balanced'; // 平衡发展
    }
}

// 最优移动计算
function findBestMove(block, strategy) {
    const possibleMoves = generatePossibleMoves(block);
    let bestMove = null;
    let bestValue = -Infinity;
    
    for (const move of possibleMoves) {
        const moveValue = evaluateMove(move, block, strategy);
        if (moveValue > bestValue) {
            bestValue = moveValue;
            bestMove = move;
        }
    }
    
    return bestMove;
}

AI系统的主要特点：

1. 多层决策机制

   • 局势评估：分析双方方块数量、领地控制、平均生命值等因素
   • 策略选择：根据局势动态选择进攻、防守或平衡策略
   • 移动评估：对每个可能的移动进行打分，选择最优解

2. 智能优先级系统

   function evaluateMove(move, block, strategy) {
       let value = 0;
       
       // 攻击价值评估
       if (canAttack(move)) {
           const target = findTarget(move);
           value += (100 - target.health) * 2; // 优先攻击低血量目标
       }
       
       // 领地价值评估
       value += evaluateTerritoryValue(move);
       
       // 根据策略调整评分
       switch(strategy) {
           case 'aggressive':
               value += evaluateAggressiveValue(move);
               break;
           case 'defensive':
               value += evaluateDefensiveValue(move);
               break;
           default:
               value += evaluateBalancedValue(move);
       }
       
       return value;
   }
   

3. 资源管理策略

   function handleResourceManagement() {
       const situation = evaluateGameSituation();
       
       // 判断是否创建新方块
       if (gameState.redCoins >= 50) {
           if (situation.blockAdvantage < 0 || 
               situation.economicAdvantage > 70) {
               createNewBlock('red');
           }
       }
   }
   

这种多层次的AI决策系统使得游戏既具有挑战性，又保持了合理的难度曲线。AI会根据局势动态调整策略，给玩家带来身临其境的对战体验。

这种智能AI的设计，使得游戏即使是单人模式也充满挑战性和不可预测性，每一局都是全新的体验。

4. 委托AI功能：学习与策略借鉴

游戏中的"委托AI操作"功能是一个创新设计，它不仅提供了便利，更是一个学习工具：

// 委托AI操作功能实现
function delegateToAI() {
    if (gameState.currentPlayer === 'blue') {
        // 使用相同的AI决策系统，但为蓝方服务
        const aiDecision = calculateAIDecision('blue');
        executeAIDecision(aiDecision);
        
        // 显示AI决策过程
        showAIThinking(aiDecision);
        
        endTurn();
    }
}

// 显示AI思考过程
function showAIThinking(decision) {
    const thinkingLog = document.getElementById('ai-thinking-log');
    thinkingLog.innerHTML = `
        <h4>AI决策分析:</h4>
        <p>局势评估: ${decision.situationAnalysis}</p>
        <p>选择策略: ${decision.chosenStrategy}</p>
        <p>优先目标: ${decision.priorityTargets.join(', ')}</p>
        <p>资源决策: ${decision.resourceDecision}</p>
    `;
    thinkingLog.style.display = 'block';
}

这个功能的独特之处在于它的教学价值：玩家可以观察AI如何评估局势、选择目标、分配资源，从而学习高级策略。系统会展示AI的"思考过程"，包括局势分析、策略选择和决策理由，这是一种寓教于乐的设计。

5. 动态平衡的经济系统：正反馈与制衡

游戏的经济系统是其核心玩法之一，它通过精心设计的算法实现了动态平衡：

// 回合开始时的经济更新
function updateEconomy() {
    // 计算双方控制的区域数量
    let blueTerritory = 0;
    let redTerritory = 0;
    
    for (let i = 0; i < BOARD_SIZE; i++) {
        for (let j = 0; j < BOARD_SIZE; j++) {
            if (gameState.board[i][j] === 1) {
                blueTerritory++;
            } else if (gameState.board[i][j] === 2) {
                redTerritory++;
            }
        }
    }
    
    // 更新金币
    gameState.blueCoins += blueTerritory;
    gameState.redCoins += redTerritory;
    
    // 显示经济信息
    document.getElementById('blue-coins').textContent = gameState.blueCoins;
    document.getElementById('red-coins').textContent = gameState.redCoins;
    
    // 计算经济效率
    const blueEfficiency = calculateEconomicEfficiency('blue');
    const redEfficiency = calculateEconomicEfficiency('red');
    
    // 显示经济效率
    updateEconomicEfficiencyDisplay(blueEfficiency, redEfficiency);
}

// 创建新方块的函数
function createNewBlock(player) {
    if (player === 'blue' && gameState.blueCoins >= 50) {
        // 寻找合适的生成位置
        const position = findOptimalSpawnPosition('blue');
        if (position) {
            gameState.blocks.push({
                x: position.x,
                y: position.y,
                health: 100,
                player: 'blue'
            });
            gameState.blueCoins -= 50;
            updateUI();
            showMessage("蓝方创建了新方块！");
        }
    } else if (player === 'red' && gameState.redCoins >= 50) {
        // AI创建新方块的逻辑
        const position = findOptimalSpawnPosition('red');
        if (position) {
            gameState.blocks.push({
                x: position.x,
                y: position.y,
                health: 100,
                player: 'red'
            });
            gameState.redCoins -= 50;
            updateUI();
            showMessage("红方创建了新方块！");
        }
    }
}

这个经济系统的巧妙之处在于：

1. 资源获取与领土挂钩：控制更多领土→获得更多资源→创建更多单位→控制更多领土，形成正反馈循环
2. 动态平衡机制：
   • 领土扩张需要单位移动，这会分散战斗力
   • 新单位生成位置有限制，防止一方完全主导
   • 资源积累需要时间，给予落后方反击机会
3. 策略多样性：玩家可以选择"经济优先"或"军事优先"策略，没有绝对正确的选择

这种经济系统设计使得游戏既有明确的战略目标（控制领土），又避免了"强者恒强"的单调局面，保持了游戏的紧张感和不确定性。

开发历程：Trae AI 与掘金 MCP 驱动的现代游戏开发

《方块大战》的开发过程展示了如何利用AI工具提升游戏开发效率。让我们深入了解Trae AI和掘金MCP在开发各个阶段的具体应用。

1. 构思与设计阶段：AI辅助决策

在项目初期，我通过与Trae AI的对话优化了游戏设计。以下是一个实际的对话示例：

开发者：我想开发一个基于方块的策略游戏，有什么建议？

Trae AI：建议从以下几个核心机制入手：
1. 回合制系统：更容易实现，更适合策略思考
2. 简单而深刻的规则：
   - 方块移动和攻击
   - 区域控制机制
   - 资源管理系统
3. 平衡性设计：
   - 攻击伤害范围：30-70
   - 新方块成本：50金币
   - 每回合每区域收入：1金币

这些机制能够产生丰富的策略变化...

Trae AI不仅提供了具体的游戏机制建议，还帮助评估了每个机制的可行性和平衡性。例如，在确定攻击伤害范围时：

// Trae AI建议的伤害计算系统
function calculateDamage() {
    // 30-70的伤害范围在测试中证明最平衡
    // - 最小伤害30保证了攻击的意义
    // - 最大伤害70避免了一击必杀
    // - 40点伤害区间带来了适度的不确定性
    return Math.floor(Math.random() * 41) + 30;
}

2. 调试与优化：AI辅助代码审查

Trae AI在代码审查和优化方面提供了宝贵建议。例如，它帮助优化了AI决策系统的性能：

// 优化前的AI决策代码
function oldAIDecision() {
    // 遍历所有可能的移动，计算评分
    // 时间复杂度: O(n^2)
    // ...
}

// Trae AI优化后的代码
function optimizedAIDecision() {
    // 使用启发式算法减少搜索空间
    const priorityTargets = findPriorityTargets();
    const bestMove = evaluatePriorityMoves(priorityTargets);
    return bestMove;
}

function findPriorityTargets() {
    // 使用四叉树空间分区
    // 快速定位潜在目标
    // 时间复杂度降至O(n log n)
}

这些优化显著提升了游戏性能，特别是在复杂局势下AI的响应速度。

3. 编码阶段：AI驱动的代码生成与优化

Trae AI在编码阶段的贡献尤为显著，它不仅生成了基础代码，还提供了复杂功能的实现方案。以下是一些关键功能的实现示例：

游戏初始化与状态管理

// 游戏初始化
function initGame(level = 1) {
    // 重置游戏状态
    gameState = {
        board: Array(BOARD_SIZE).fill().map(() => Array(BOARD_SIZE).fill(0)),
        blocks: [],
        currentPlayer: 'blue',
        blueCoins: 0,
        redCoins: 0,
        selectedBlock: null,
        gameOver: false,
        movedBlocks: [],
        currentLevel: level,
        enemyInitialBlocks: 4 + level
    };
    
    // 初始化玩家方块
    for (let i = 0; i < 5; i++) {
        gameState.blocks.push({
            x: Math.floor(Math.random() * 3),
            y: Math.floor(Math.random() * 3) + 7,
            health: 100,
            player: 'blue'
        });
    }
    
    // 初始化敌方方块
    for (let i = 0; i < gameState.enemyInitialBlocks; i++) {
        gameState.blocks.push({
            x: Math.floor(Math.random() * 3) + 7,
            y: Math.floor(Math.random() * 3),
            health: 100,
            player: 'red'
        });
    }
    
    // 初始化区域控制
    updateBoardControl();
    
    // 更新UI
    updateUI();
    
    // 显示关卡信息
    showMessage(`第${level}关开始！敌方初始方块：${gameState.enemyInitialBlocks}`);
}

移动与攻击系统

// 方块移动与攻击
function moveBlock(block, x, y) {
    // 检查是否有敌方方块
    const targetBlock = gameState.blocks.find(b => 
        b.x === x && b.y === y && b.player !== block.player
    );
    
    if (targetBlock) {
        // 攻击逻辑
        const damage = Math.floor(Math.random() * 41) + 30; // 30-70伤害
        targetBlock.health -= damage;
        
        // 显示伤害动画
        showDamageAnimation(x, y, damage);
        
        // 检查是否消灭目标
        if (targetBlock.health <= 0) {
            // 移除被消灭的方块
            gameState.blocks = gameState.blocks.filter(b => b !== targetBlock);
            
            // 占领格子
            block.x = x;
            block.y = y;
            
            showMessage(`${block.player === 'blue' ? '蓝方' : '红方'}消灭了敌方方块！`);
        } else {
            showMessage(`${block.player === 'blue' ? '蓝方' : '红方'}攻击造成${damage}点伤害！`);
        }
    } else {
        // 移动逻辑
        block.x = x;
        block.y = y;
    }
    
    // 标记已移动
    gameState.movedBlocks.push(block);
    
    // 更新区域控制
    updateBoardControl();
    
    // 更新UI
    updateUI();
    
    // 检查游戏结束条件
    checkGameOver();
}

动画与特效系统

// 伤害动画系统
class AnimationSystem {
    constructor() {
        this.animations = [];
    }
    
    addDamageAnimation(x, y, damage) {
        const cellSize = 50; // 格子大小
        const boardOffset = document.getElementById('game-board').getBoundingClientRect();
        
        const animation = {
            type: 'damage',
            x: boardOffset.left + x * cellSize + cellSize / 2,
            y: boardOffset.top + y * cellSize + cellSize / 2,
            value: damage,
            opacity: 1,
            scale: 1,
            duration: 1000, // 1秒
            startTime: performance.now()
        };
        
        this.animations.push(animation);
    }
    
    update() {
        const currentTime = performance.now();
        
        // 更新所有动画
        this.animations.forEach(anim => {
            const elapsed = currentTime - anim.startTime;
            const progress = Math.min(elapsed / anim.duration, 1);
            
            // 更新动画属性
            if (anim.type === 'damage') {
                anim.opacity = 1 - progress;
                anim.y -= progress * 30; // 向上飘动
                anim.scale = 1 + progress * 0.5; // 放大效果
            }
        });
        
        // 移除已完成的动画
        this.animations = this.animations.filter(anim => 
            currentTime - anim.startTime < anim.duration
        );
        
        // 渲染动画
        this.render();
    }
    
    render() {
        // 清除旧的动画元素
        document.querySelectorAll('.animation').forEach(el => el.remove());
        
        // 创建新的动画元素
        this.animations.forEach(anim => {
            if (anim.type === 'damage') {
                const element = document.createElement('div');
                element.className = 'animation damage-text';
                element.textContent = `-${anim.value}`;
                element.style.left = `${anim.x}px`;
                element.style.top = `${anim.y}px`;
                element.style.opacity = anim.opacity;
                element.style.transform = `scale(${anim.scale})`;
                document.body.appendChild(element);
            }
        });
    }
}

// 初始化动画系统
const animationSystem = new AnimationSystem();

// 在游戏循环中更新动画
function gameLoop() {
    // 更新游戏逻辑
    // ...
    
    // 更新动画
    animationSystem.update();
    
    // 请求下一帧
    requestAnimationFrame(gameLoop);
}

这些代码示例展示了Trae AI如何帮助实现游戏的核心功能，从基础的游戏状态管理到复杂的动画系统。AI不仅提供了代码框架，还针对性能和用户体验提出了优化建议。

测试与完善：掘金MCP的强大工具链

掘金MCP的工具链在测试和完善阶段发挥了重要作用：

1. 实时预览：使用MCP的实时预览功能，我可以立即看到代码修改的效果
2. 性能分析：通过性能分析工具，找出游戏中可能的卡顿原因
3. 跨浏览器测试：确保游戏在不同浏览器和设备上都能正常运行
4. 资源优化：优化CSS和JavaScript代码，减少加载时间
5. 部署支持：简化了游戏的部署和发布流程
   发布过程如下：

游戏特色：为什么《方块战争》会让你上瘾？

1. 简单而深刻的游戏机制

《方块战争》的规则简单明了，几分钟就能上手，但要真正掌握却需要时间和思考。游戏中的每一个决策都很重要：是优先攻击敌方方块，还是扩张自己的领地？是集中力量突破，还是分散兵力包围？这些选择构成了丰富的策略层次。

2. 紧张刺激的战局变化

由于攻击伤害的随机性和AI的智能决策，游戏的战局可能随时发生戏剧性的变化。你可能一回合前还处于优势，下一回合就因为一次失误而陷入困境。这种不确定性带来的紧张感，是游戏最大的魅力之一。

3. 进阶关卡的挑战性

随着关卡的推进，敌方初始方块数量会增加，难度逐渐提升。这种渐进式的挑战设计，既给玩家提供了成长的空间，又保持了游戏的长期吸引力。挑战第10关时的成就感，绝对会让你感到所有努力都是值得的！

4. 策略多样性

没有固定的制胜策略，这是《方块战争》的另一大特色。有些玩家可能偏好积极进攻，快速消灭敌方方块；有些可能更注重经济发展，通过占领更多区域获取资源优势；还有些可能采取游击战术，避开正面冲突…多样的策略选择，让每个玩家都能找到适合自己的玩法。

5. 学习与成长

通过观察AI的决策，玩家可以学习到更多策略技巧。同时，游戏也鼓励玩家总结经验教训，不断调整自己的策略。这种学习和成长的过程，是游戏带给玩家的额外收获。

技术启示：AI辅助开发的未来

开发《方块大战》的经历，让我对AI辅助开发有了更深的认识。Trae AI和掘金MCP的结合，展示了AI如何改变传统的开发流程：

1. 加速原型设计：AI可以快速生成可行的代码原型，大大缩短了从创意到实现的时间
2. 降低技术门槛：即使对某些技术不够熟悉，开发者也可以在AI的帮助下完成复杂功能
3. 提升代码质量：AI可以提供最佳实践和优化建议，帮助开发者写出更好的代码
4. 激发创意：与AI的对话过程中，往往会产生新的创意和解决方案
5. 专注核心价值：开发者可以将更多精力放在游戏设计和用户体验上，而不是陷入繁琐的编码细节

我相信，随着AI技术的不断进步，这种开发模式将变得越来越普遍，为独立开发者和小团队带来更多可能性。

结语：VibeCoding的魅力

《方块大战》是我的VibeCoding作品，它体现了编程与创意结合的魅力。通过Trae AI和掘金MCP的强大支持，我能够将脑海中的游戏创意转化为现实，并与玩家分享这种乐趣。

这款游戏虽然简单，但它凝聚了我对策略游戏的理解和热爱。希望每一位玩家都能在方寸棋盘中，体验到策略博弈的乐趣，感受到那种运筹帷幄的成就感。

现在，《方块大战》已经上线，欢迎大家前来挑战！无论你是策略游戏的老手，还是刚刚入门的新手，相信你都能在这个简单而深刻的游戏中找到乐趣。

未来展望

展望未来，《方块大战》还有很多发展空间：

1. 多样化地图系统：引入不同的地形和障碍物，增加战术变化
2. 新单位类型：添加远程攻击、治疗等不同特性的方块单位
3. 多人对战模式：支持玩家之间的实时或回合制对战
4. 排行榜系统：记录玩家的最高分和通关速度
5. 自定义关卡：允许玩家创建和分享自己设计的关卡

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游戏链接体验链接： https://aicoding.juejin.cn/aicoding/work/7522028742475153423 （戳一下戳一下~~！）

感谢阅读！希望这篇文章能给你带来启发，也期待在游戏中与你相遇！

欢迎大家对我多提宝贵意见，如果喜欢的话请记得点赞关注加收藏，哈哈！！！