软工第二次作业_一箭又一箭

一箭又一箭 —— Python + AIGC 小游戏开发博客

作业基本信息

项目	内容
这个作业属于哪个课程	`<https://edu.cnblogs.com/campus/fzu/202601SofwareEngineering/>`
这个作业要求在哪里	`<https://edu.cnblogs.com/campus/fzu/202601SofwareEngineering/homework/16717>`
这个作业的目标	使用 Python 和 AIGC 完成「一箭又一箭」小游戏
学号	102401333
GitHub 仓库	https://github.com/me2nto/yijianyouyijian

一、项目展示

0. 一局演示（进阶模式通关）

1. 开始界面与关卡选择

开始界面提供了「经典模式（单格箭头）」和「进阶模式（线段箭头）」两种玩法入口。

关卡选择页展示每个关卡的尺寸、箭头数/线段数、失误次数与已获星级，难度一目了然。

2. 游戏界面

经典模式是题目要求的「单格箭头」，顶部显示当前关卡、剩余箭头、剩余失误与功能按钮，
中间是网格棋盘，箭头按方向着色（↑红 / ↓绿 / ←橙 / →蓝）。

进阶模式还原原版的「线段箭头」：每个箭头是一条可以拐弯的线，占据多个格子，
点击后整条线沿箭头方向滑出。

进阶第 6 关「终极蛇形」是 8×8、10 条线段共 33 格的终极挑战，失误只有 2 次。

3. 提示与碰撞反馈

点击「提示」会高亮一个当前可飞出的箭头（绿色脉冲描边）。

点击被阻挡的箭头时，箭头会变红并晃动，同时弹出「碰撞 -1」提示并迸发粒子特效，失误次数减一。

4. 通关与失败界面

清空全部箭头后显示通关界面，并根据失误次数给出 1~3 星评价。

失误次数耗尽后显示失败界面，可选择重新开始或返回菜单。

二、项目介绍

游戏规则

「一箭又一箭」是一款点击式箭头解谜游戏：

棋盘中摆放若干带方向的箭头，方向分为上、下、左、右四种；
点击箭头后，程序检查其前进方向（同一行或同一列）与棋盘边界之间是否存在其他箭头；
前方无阻挡：箭头飞出棋盘并被消除；
前方有阻挡：箭头不能消除，播放碰撞反馈（变红 + 晃动），消耗一次失误机会；
清除本关全部箭头即可通关，进入下一关；
失误次数耗尽则本关失败，可重新开始。

例如：

→  ·  ·  ↑  ·     第一个箭头朝右，右侧仍有其他箭头 → 不能飞出
↑  ·  ·  ·  →     最后一个箭头朝右，右侧无箭头 → 可以飞出

除题目要求的「单格箭头」基础版外，我还实现了原版的线段箭头：一个箭头是占据
多个格子、可以拐弯的线，点击后整条线沿箭头方向平移，撞到其它线段则退回并记失误，
全部移出边界则消除。单格箭头本质上是长度为 1 的线段，两种玩法统一在同一套判定逻辑里。

界面设计

开始界面：游戏标题、规则说明、「经典模式 / 进阶模式 / 退出」入口；
关卡选择界面：关卡卡片（尺寸、箭头数/线段数、失误次数、星级）+ 随机挑战；
游戏界面：顶栏（关卡信息 + 状态芯片 + 功能按钮）+ 网格棋盘；
通关 / 失败界面：结果展示 + 星级评价 + 下一步操作。

主要功能与特色

两种模式：经典单格箭头（对应题目基础要求）+ 进阶线段箭头（还原原版）；
完整的四方向路径检测与边界处理，线段箭头支持「整条线平移扫过的区域」判定；
清晰的飞出、碰撞动画与视觉反馈（拖尾、晃动、粒子）；
失误次数机制与胜负判定；
14 个难度递增、经过可解性验证的关卡（经典 8 个 + 进阶 6 个）；
随机关卡生成器，两种模式均可一键生成「必定可解」的关卡；
附加功能：关卡选择、撤销、提示、星级评价、键盘快捷键；
现代扁平化界面：渐变背景、圆角卡片与柔和阴影；
核心逻辑与界面解耦，可脱离图形界面进行单元测试。

三、实现思路

1. 箭头与方向的表示

方向用枚举字符串 "up" / "down" / "left" / "right" 表示，对应行列增量：

DIR_DELTA = {
    "up":    (-1, 0),
    "down":  (1, 0),
    "left":  (0, -1),
    "right": (0, 1),
}

箭头用不可变数据类 Arrow(row, col, direction, body=()) 表示：(row, col) 是箭头头部，
body 是依次向尾部延伸的其它格子。body 为空即单格箭头，非空则为可弯曲的线段箭头。

2. 棋盘与路径检测（重点）

棋盘用「格子 → 箭头」的占用表 occupied 记录每个箭头占据的所有格子。路径检测核心是 is_blocked()：

def is_blocked(self, arrow):
    dr, dc = DIR_DELTA[arrow.direction]
    for (r, c) in arrow.cells:           # 对线段的每一个格子
        rr, cc = r + dr, c + dc
        while self.in_bounds(rr, cc):    # 边界保护，避免数组越界
            other = self.occupied.get((rr, cc))
            if other is not None and other is not arrow:
                return True
            rr += dr
            cc += dc
    return False

对单格箭头，arrow.cells 只有一个格子，函数退化为「同一行/列、箭头与边界之间是否有
其它箭头」，正是题目要求的基础判定；对线段箭头，则对整条线的每个格子都沿方向扫描，
等价于检查整条线平移扫过的区域是否被占据。in_bounds() 从根本上避免数组越界。

3. 关卡表示

每关用一个字符串网格描述，U/D/L/R 表示四个方向，. 表示空格：

Level("初识方向", [
    ".R..",
    "LL..",
    "....",
    ".D.D",
], mistakes=3)

这种表示直观、易读、易改，便于手工设计关卡。进阶模式的线段箭头则用
seg(direction, head, body...) 直接构造，Level.from_arrows() 组装成关卡：

4. 可解性求解器

def find_solution(level):
    board = level.new_board()
    while board.remaining > 0:
        removable = board.removable()
        if not removable:       # 有剩余却无可飞出的箭头 → 死锁，无法通关
            return None
        board.remove(removable[0])
    return order

关键性质：消除只会解除阻挡、不会新增阻挡，因此贪心策略是完备的。
每一关都用求解器验证过存在通关顺序，保证玩家一定能通关。

5. 随机关卡生成（逆向构造法）

def generate_level(rows, cols, n_arrows, seed=None):
    board = Board(rows, cols, [])
    while len(placed) < n_arrows:
        r, c = 随机空格; d = 随机方向
        if not board.is_blocked(Arrow(r, c, d)):   # 前方无阻挡才加入
            board.add(Arrow(r, c, d))

从空棋盘开始，每次只加入「前进方向当前无阻挡」的箭头。这样按加入顺序的逆序
就是一条合法消除顺序，后加入的箭头会挡住先加入的箭头，自然形成层层解锁的链条，
从而保证生成的关卡一定可解。我用它生成经典模式第 4~8 关，并另写了一个
generate_segment_level()（同样的逆向构造，只是每次加入的是随机拐弯的线段）
来生成进阶关卡和「随机挑战」模式。

6. 界面与动画

界面采用状态机（menu / select / game / win / lose）组织；
飞出动画：Flyer 记录箭头像素位置，沿方向匀速移动直到飞出屏幕；
碰撞动画：Hit 记录起始时间，箭头做衰减的正弦晃动并变红，同时显示浮动文字；
所有图形均由 pygame 代码绘制，不依赖外部素材。

四、AIGC 使用过程

本项目全程借助 Claude Code 完成需求分析、代码编写、关卡设计、调试与测试。
以下是 6 次具有代表性的协作过程：

记录 1：路径检测

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	Claude Code	生成四个方向的路径检测代码，并内置边界保护	一次通过，正确覆盖边界情况	补充了边缘、角落朝外的越界测试用例，确认四种方向都不越界

我提出需求：「判断箭头前进方向、棋盘边界内是否存在其他箭头，注意不能越界」。
AI 给出了 DIR_DELTA 方向增量表和 is_blocked() 逐格检查的代码，并用 in_bounds()
做边界保护。我随后针对「位于边缘且朝外的箭头」单独写了测试用例（T03），
在单格棋盘、四个角上分别验证，确认不会发生数组越界。

记录 2：关卡设计

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
关卡设计	Claude Code	生成字符串网格关卡 + 可解性求解器	初版某一关存在死锁，求解器返回 None	手工调整箭头方向与位置，重新验证 8 关均可通关

我让 AI 生成 8 个难度递增的关卡数据，并写一个 find_solution() 求解器来验证。
运行后发现初版某关存在「有剩余箭头却没有任何可飞出的箭头」的死锁（无法通关）。
我根据求解器提示，手工调整了该关中箭头的方向和位置，反复运行求解器，
最终 8 关全部通过验证，并亲自试玩确认每关都有合理的通关顺序。

记录 5：随机关卡生成器

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
随机关卡生成	Claude Code	用逆向构造法生成「必定可解」的随机关卡	一次通过，生成的关卡均可解	调整了生成参数（棋盘尺寸、箭头密度、失误次数）以控制难度

为了让难度有上限（也对应作业的「随机生成可通关的关卡」附加项），我提出：
「有没有一种方法能保证随机生成的关卡一定可解？」AI 给出了「逆向构造法」——
每次只加入前进方向当前无阻挡的箭头，逆序即消除顺序。我验证了生成的关卡确实
都能被求解器给出完整顺序，并把它接入「随机挑战」按钮。

记录 6：线段箭头（还原原版）

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
线段箭头玩法	Claude Code	调研原版玩法，把箭头扩展成可弯曲的线段并统一路径判定	一次通过，进阶关卡均可解	手工挑选/调整了若干关卡，保证既美观又有合理的难度

我提出：「能不能做成原版那种弯弯曲曲的线？」AI 先调研了原版《一箭又一箭》的
玩法，确认其箭头是「占据多个格子、可以拐弯的线段，点击后整条线沿箭头方向平移」，
然后建议把 Arrow 加上 body 字段、把 is_blocked() 从「只判断头部前方」推广到
「对整条线每个格子沿方向扫描」。这样单格箭头退化为长度 1 的线段，两种玩法共用
同一套判定。我用逆向构造法生成了 6 个进阶关卡并逐一验证可解。

记录 3：碰撞动画与界面

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
碰撞动画	Claude Code	补全飞出/晃动动画、多界面状态机、中文 UI	基本可用	调整飞出速度（约 1000px/s）、晃动衰减幅度、配色与布局

我提出需求：「箭头飞出要有动画，碰撞要有晃动和变色反馈，界面用中文显示」。
AI 生成了 Flyer 飞出动画、Hit 碰撞晃动、浮动文字提示，以及开始/关卡选择/游戏/通关/失败
五个界面的状态机。初版动画速度偏快、晃动幅度偏大，我调整了速度与衰减参数，
并统一了配色（方向用红/绿/橙/蓝区分）和按钮布局，使反馈更清晰。

记录 4：测试用例

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
编写测试用例	Claude Code	生成 T01~T06 的 unittest 测试	发现「撤销」测试场景设计问题	改用两个箭头的棋盘，把「撤销飞出」与「通关」两种场景分离

我让 AI 按作业要求编写 T01~T06 六项测试。运行时发现「撤销上一步」这条测试最初用了
只有一个箭头的棋盘——点击后立刻通关，导致撤销被禁止、断言失败。这其实是测试场景
设计不当而非游戏逻辑错误。我改用两个箭头的棋盘，先飞出一个（尚未通关）再撤销，
成功通过，也让测试更贴近真实玩法。

五、测试结果

除手动试玩外，我为核心逻辑编写了自动化单元测试（tests/test_game.py），
可在无显示环境下运行：

python -m unittest discover -s tests -v

20 项测试全部通过。对应作业要求的测试结果如下：

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	箭头飞出并消失，失误不变	箭头被消除，失误次数不变	✅
T02	点击前方有阻挡的箭头	箭头不消失，失误减 1	箭头保留，失误次数减 1	✅
T03	点击边缘且朝外的箭头	正常消失，不越界	正常消失，无越界错误	✅
T04	消除本关全部箭头	显示通关并进入下一关	状态变为「通关」，可进入下一关	✅
T05	失误次数耗尽	显示失败并允许重新开始	状态变为「失败」，可重新开始	✅
T06	游戏进行中重新开始	箭头布局和失误次数恢复	布局与失误次数均恢复初始	✅

此外，我还测试了经典 + 进阶共 14 个关卡的可解性（求解器都能给出完整消除顺序），
以及线段箭头、撤销、提示、随机关卡生成等扩展功能，均表现正常。

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	2	2	0
Python 与图形库学习	4	5	+1
游戏界面实现	6	6	0
路径与碰撞逻辑实现	5	4	-1
关卡设计	3	3	0
AIGC 辅助开发	4	5	+1
测试与修改	3	3	0
README 与博客撰写	3	3	0
合计	30	31	+1

注：请根据自己的真实情况调整上面的耗时数值。

七、心得体会

这次作业让我第一次完整地体验了「借助 AIGC 工具开发一个小游戏」的全流程，收获很大：

AI 提升了效率，但不能替代理解。AI 很快就能给出路径检测、动画、界面等代码，
但如果我不理解「消除只会解除阻挡」这一关键性质，就无法判断求解器为何正确，
也就无法发现初版关卡的死锁问题。真正有价值的是理解之后再让 AI 帮忙实现。
测试暴露了意想不到的问题。最初我以为路径检测很简单，结果是在写 T03 的
边界测试时才真正把「边缘箭头朝外」这种情况验证清楚。而「撤销」那条测试的失败
更是提醒我：测试场景本身也要设计合理。
关卡设计比想象中更难。要让每一关「有合理的通关顺序」又不至于一眼看穿，
需要反复试玩和用求解器验证。这次用字符串网格 + 求解器的方式，让设计迭代变得很快。
解耦设计的好处。把核心逻辑（game.py）和界面（main.py）分开，
让我可以在不启动图形界面的情况下直接跑单元测试，调试效率高了很多。

总的来说，这次作业不仅让我学会了 pygame 的基本使用，更让我理解了「用 AI 辅助开发」
的正确姿势：AI 负责快速生成与查错，人负责理解、验证和做决策。这段经历对我今后的
学习和工作都很有帮助。

posted @ 2026-09-21 09:40 me2nto 阅读(10) 评论(0) 收藏举报

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