软工第二次作业

一箭又一箭：基于 Python 与 AIGC 的休闲小游戏开发实践

作业信息

项目	内容
这个作业属于哪个课程	https://edu.cnblogs.com/campus/fzu/2026-01SoftwareEngineeringandSoftwareEngineeringPractice/
这个作业要求在哪里	https://edu.cnblogs.com/campus/fzu/2026-01SoftwareEngineeringandSoftwareEngineeringPractice/homework/16718
这个作业的目标	使用 Python 和 AIGC 完成“一箭又一箭”小游戏
学号	102401635
GitHub 仓库	https://github.com/kwndl108/kwndl-one-arrow-game

一、项目展示

开始界面：点击“开始游戏”进入第 1 关。

第 1 关游戏界面：5×5 棋盘内分布着 12 枚不同方向的箭头，右侧显示关卡、剩余箭头和失误次数。

游戏进行中：按合理顺序点击箭头，使其依次飞出棋盘（此处第 1 关已消除 10 枚，剩余 2 枚）。

通关界面：清除本关全部箭头后弹出“第 1 关完成！”，点击“下一关”继续。

第 2 关通关：以剩余 1 次失误完成第 2 关，说明过程中发生过碰撞提示。

第 3 关游戏界面：第 3 关共 16 枚箭头，边框行箭头全部朝外，中间列箭头上下交错。

全部通关：完成全部 3 个关卡后弹出“全部通关！”，可回到开始界面。

二、项目介绍

游戏规则

棋盘为 5×5 网格，每个格子中至多有一枚箭头，方向分为上、下、左、右四种；
点击某枚箭头后，程序检查该箭头前进方向上、从箭头到棋盘边界之间的路径：
- 路径上没有其他箭头 → 箭头沿其方向飞出棋盘并被消除；
- 路径上存在其他箭头 → 箭头不能被消除，产生晃动变红的碰撞反馈，并扣除 1 次失误；
清除本关全部箭头后通关并进入下一关；
失误次数共 5 次，耗尽则本关失败，可选择重玩本关或回到开始界面。

界面设计

游戏包含四种界面状态：开始界面、游戏界面、通关界面、失败界面。游戏界面左侧为棋盘，右侧显示当前关卡、剩余箭头数量和剩余失误次数，右下角提供“重新开始”按钮。界面布局简洁，文字清楚，操作仅需鼠标左键点击。

主要功能

鼠标点击选择与判断箭头；
四方向路径检测与越界安全处理；
箭头飞出动画与碰撞晃动/变色反馈；
关卡切换（3 关）与重开机制；
失误次数统计与失败判定。

三、实现思路

1. 箭头与关卡的数据表示

箭头使用一个 Arrow 类表示，记录所在行列、方向、存活状态以及用于动画的坐标：

class Arrow:
    def __init__(self, row, col, direction):
        self.row = row
        self.col = col
        self.direction = direction  # 'U' 上 / 'D' 下 / 'L' 左 / 'R' 右
        self.alive = True
        self.x = BOARD_X + col * CELL + CELL // 2
        self.y = BOARD_Y + row * CELL + CELL // 2
        self.shake = 0.0        # 碰撞晃动剩余时间
        self.blocked_flash = 0.0  # 碰撞变红剩余时间

关卡使用三元组 (row, col, direction) 的列表表示，加载关卡时转换为 Arrow 对象：

levels = [
    [ (0, 0, 'U'), (1, 0, 'U'), (2, 0, 'U'), ... ],  # 第 1 关
    ...
]

2. 路径检测（核心算法）

路径检测是游戏的核心。点击箭头后，只需判断同一行或同一列上、箭头与棋盘边界之间是否还存在其他存活箭头。由于箭头在网格中按格子摆放，检测时按方向逐个格子扫描即可：

def is_blocked(arrow):
    r, c, d = arrow.row, arrow.col, arrow.direction
    if d == 'U':
        for rr in range(r - 1, -1, -1):   # 从上方第一格扫到棋盘边界
            if any(a.alive and a.row == rr and a.col == c for a in arrows):
                return True
    elif d == 'D':
        for rr in range(r + 1, ROWS):     # 向下扫描
            ...
    elif d == 'L':
        for cc in range(c - 1, -1, -1):   # 向左扫描
            ...
    elif d == 'R':
        for cc in range(c + 1, COLS):     # 向右扫描
            ...
    return False

其中 range(r - 1, -1, -1) 和 range(r + 1, ROWS) 的边界设计保证了：位于边缘、朝向棋盘外的箭头（如第 0 行的向上箭头）扫描范围为空，直接判定为“前方无阻挡”，可以正常飞出，不会发生数组越界。

3. 碰撞反馈与失误机制

点击被阻挡的箭头时，设置 shake 和 blocked_flash 两个计时器，绘制时根据 shake 计算左右晃动的偏移量，根据 blocked_flash 决定箭头颜色（正常蓝色 → 红色），同时失误次数减 1：

def try_click_arrow(a):
    global mistakes, state
    if is_blocked(a):
        a.shake = 0.4
        a.blocked_flash = 0.4
        mistakes -= 1
        if mistakes <= 0:
            mistakes = 0
            state = "GAME_OVER"
    else:
        a.alive = False
        flying_arrows.append(a)   # 加入飞行动画队列

4. 飞出动画与游戏状态机

成功点击的箭头加入 flying_arrows 列表，每帧按方向以固定速度移动，飞出屏幕后移除；
使用 state 变量维护四种状态：START（开始）、PLAY（游戏）、LEVEL_CLEAR（通关）、GAME_OVER（失败），主循环按状态分发事件处理和绘制；
当存活箭头数为 0 且飞行动画全部结束后，自动进入通关状态。

四、AIGC 使用过程

本次开发使用 AIGC 工具辅助完成了需求分析、代码编写和调试。以下选取 3 次具有代表性的协作过程进行记录：

子任务	借助何种 AIGC 技术	AI 实现或提供了什么	效果如何	人工修改
路径检测	DeepSeek	生成四个方向的路径检测代码，逐格扫描判断前方是否被阻挡	基本逻辑可用，但方向边界的循环范围需要推敲	检查并修正了向上/向左检测的循环边界，确认边缘箭头不会越界
碰撞反馈与动画	DeepSeek	提供箭头晃动、变红提示和飞出动画的实现思路与代码	动画效果基本符合预期	调整了晃动幅度和飞出速度，使反馈更明显、节奏更舒适
关卡设计	DeepSeek	按规则生成三个关卡的箭头布局数组	生成的布局存在“死局”（无法按顺序消除全部箭头）	手工调整箭头位置，并逐个关卡试玩验证通关顺序

使用心得

AIGC 能快速生成可运行的骨架代码，但在边界条件、游戏规则细节（如死局判定）等方面仍需要人工把关。本次最典型的例子是路径检测的循环边界：AI 生成的代码在“箭头位于边缘朝外”的情况下容易越界或误判，必须结合游戏规则手工修正并测试验证。

五、测试结果

对程序进行手工测试，测试环境：Windows 11 + Python 3.x + pygame 2.x。结果如下：

编号	测试内容	预期结果	实际结果	是否通过
T01	点击前方无阻挡的箭头	箭头飞出棋盘并消失	箭头沿方向飞出并消失，剩余箭头数减 1	通过
T02	点击前方有阻挡的箭头	箭头不消失，失误次数减 1	箭头晃动变红后恢复，失误次数减 1	通过
T03	点击位于边缘且朝向棋盘外的箭头	箭头正常消失，不发生越界错误	程序正常运行，箭头飞出，无异常	通过
T04	消除本关全部箭头	显示通关并进入下一关	弹出“第 X 关完成！”，点击“下一关”进入下一关	通过
T05	失误次数耗尽	显示失败并允许重新开始	弹出失败界面，可“重玩本关”或“回到开始”	通过
T06	游戏进行中重新开始	箭头布局和失误次数恢复	点击“重新开始”后箭头数量和失误次数恢复初始值	通过

6 项测试全部通过，说明程序在正常操作流程下行为符合预期。

六、PSP 表格

任务	预估耗时（小时）	实际耗时（小时）	差异（小时）
需求分析与游戏设计	1.5	1.0	-0.5
Python 与图形库学习	2.0	1.5	-0.5
游戏界面实现	2.5	2.0	-0.5
路径与碰撞逻辑实现	2.0	1.5	-0.5
关卡设计	1.0	1.5	+0.5
AIGC 辅助开发	1.5	2.0	+0.5
测试与修改	1.5	1.0	-0.5
README 与博客撰写	2.0	2.5	+0.5
合计	14.0	13.0	-1.0

七、心得体会

本次作业让我第一次完整地走了一遍“需求分析 → 界面设计 → 算法实现 → 测试 → 文档”的小游戏开发流程。收获主要有三点：

AIGC 是高效的“结对编程”助手。借助 AI，我快速得到了 pygame 窗口搭建、箭头绘制、事件处理等大量样板代码，把精力集中在核心的路径检测和游戏规则上，整体开发效率明显提升。
AI 的代码需要人工把关。AI 生成的代码在“看起来能跑”和“真的正确”之间还有差距，本次遇到的最典型问题是路径检测的边界条件：如果循环范围写错，边缘朝外的箭头要么越界要么无法消除。这类问题只有理解了游戏规则、结合测试用例才能发现并修正。
测试和试玩很重要。关卡数据不是随便生成的，必须保证存在合理的通关顺序。我在三个关卡上都进行了实际试玩，调整了第 3 关的布局后才确认可以正常通关。这也印证了老师强调的“AI 生成代码进入项目后，由提交者本人负责”。

总的来说，AIGC 降低了上手门槛，但理解代码、验证逻辑、完善细节仍然是自己必须完成的工作。

附：GitHub 仓库

仓库地址：https://github.com/kwndl108/kwndl-one-arrow-game
仓库内容：main.py（源代码）、README.md（说明文档）、simhei.ttf（中文字体）、start.png 和 game.png（游戏截图）
开发过程中按功能拆分进行了多次 commit，例如：
- feat: 完成游戏基础版本
- fix: 优化窗口显示效果
- docs: 完善README和运行说明

posted @ 2026-09-19 13:45 kwndl 阅读(21) 评论(0) 收藏举报

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