软工第二次作业

一、 作业信息

项目	内容
这个作业属于哪个课程	软件工程
这个作业要求在哪里	第二次作业
这个作业的目标	使用 Python 和 AIGC 完成“一箭又一箭”小游戏
学号	102401212
GitHub 仓库	https://github.com/sl666slsl/game1

---

二、 项目展示

项目简介：
基于 Python 和 Pygame 开发的休闲解谜小游戏。玩家需要点击箭头使其飞出棋盘，前方有阻挡则失误+1。包含开始界面、游戏界面、通关界面和失败界面，支持 3 个不同难度的关卡。

游戏操作说明：

• 鼠标左键点击箭头：若前方无阻挡，箭头飞出并消失；若有阻挡，失误+1，箭头抖动。
• 右上角“重新开始”按钮：重置当前关卡。
• 失误达到 3 次或通关全部关卡后，点击屏幕可重新开始。

---

三、 实现思路

1. 数据表示

游戏棋盘使用一个 GRID_ROWS x GRID_COLS 的二维列表 board 表示。每个格子存储箭头方向（'up', 'down', 'left', 'right'）或 None（空格）。

2. 核心逻辑：路径检测

路径检测函数 check_path(board, row, col, direction) 是游戏的核心。它根据箭头方向遍历同一行或同一列，判断前方是否有其他箭头阻挡。重点是要处理边界情况，避免数组越界（IndexError）。

3. 游戏状态管理

使用 state 变量管理游戏状态（STATE_START, STATE_PLAYING, STATE_WIN, STATE_LOSE）。通关后切换到 STATE_WIN，点击屏幕触发 next_level() 进入下一关。

4. 动画反馈

• 飞出动画：点击后从棋盘移除箭头，并将其加入 flying_arrows 列表，每一帧更新位置，模拟飞出效果。
• 碰撞动画：被阻挡时，触发 shake_timer，箭头变红并随机抖动几帧，提供视觉反馈。

---

四、 AIGC 使用过程（3 次代表性协作）

在本次开发过程中，我借助了 AIGC 工具（ChatGPT / DeepSeek）辅助开发，以下是 3 次具有代表性的协作记录：

协作 1：路径检测逻辑

• 我的提问：“请用 Python 写一个函数，判断二维网格中某个箭头前方是否有其他箭头阻挡，需要处理边界情况。”
• AI 实现：AI 给出了一个遍历同行/同列的代码框架。
• 实际效果：代码逻辑基本正确，但在边缘格子（如最右列朝右的箭头）会报 IndexError 数组越界错误。
• 人工修改：我手动修改了循环边界，增加了 if row < 0 or row >= GRID_ROWS: break 等判断，确保边缘箭头能正常飞出，修复了 T03 测试用例的 Bug。

协作 2：关卡设计与死局修复

• 我的提问：“帮我生成 3 个‘一箭又一箭’的关卡数据，确保每个关卡都有解。”
• AI 实现：AI 生成了包含多个箭头坐标和方向的列表。
• 实际效果：前两关正常，但第三关出现了死局（某些箭头互相阻挡，导致无法全部消除）。
• 人工修改：我手动推演了第三关的解法，调整了部分箭头的方向，重新设计了一组能确保通关的关卡数据，并编写了一个简单的“关卡求解器”验证了所有关卡都有解。

协作 3：解决 GitHub 推送网络问题

• 我的提问：“git push 时报错 Connection reset 和 Repository not found，如何解决？”
• AI 实现：AI 分析了可能是网络被墙或用户名拼写错误导致的。
• 实际效果：在 AI 的指导下，我排查了用户名（发现 sl666slsl 末尾是字母 l 而不是数字 1），并改用 SSH 协议推送。
• 人工修改：我生成了 SSH 密钥，添加到 GitHub，修改远程地址为 git@github.com:sl666slsl/game1.git，最终成功推送代码。这次经历让我学会了如何排查 Git 网络问题。

---

五、 测试结果

对程序进行了 T01-T06 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	箭头飞出棋盘并消失	箭头飞出并消失	✅ 通过
T02	点击前方有阻挡的箭头	箭头不消失，失误次数减 1	箭头变红抖动，失误+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	正常飞出，无报错	✅ 通过
T04	消除本关全部箭头	显示通关并进入下一关	显示通关，点击后进入下一关	✅ 通过
T05	失误次数耗尽	显示失败并允许重新开始	显示“游戏失败”，可重开	✅ 通过
T06	游戏进行中重新开始	箭头布局和失误次数恢复	重置为初始状态	✅ 通过

---

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	1.5	+0.5
Python 与图形库学习	2	2	0
游戏界面实现	2	3	+1
路径与碰撞逻辑实现	3	4	+1
关卡设计	1	1.5	+0.5
AIGC 辅助开发	1	2	+1
测试与修改	1	1.5	+0.5
README 与博客撰写	2	2	0
合计	13	17.5	+4.5

---

七、 心得体会

这次作业是我第一次完整地使用 Python 和 Pygame 开发一个图形化小游戏。在这个过程中，AIGC 工具（如 ChatGPT）给了我很大的帮助，特别是在快速生成代码框架和提供实现思路上。

AI 带来的帮助：

• 快速生成了 Pygame 的基础游戏循环和路径检测代码，节省了大量查文档的时间。
• 在遇到逻辑 Bug（如边缘越界）时，AI 能帮我快速定位问题原因。

遇到的问题与收获：

• AI 代码不能全信：AI 生成的路径检测代码在边缘条件下会报错，需要我手动修改循环边界；生成的第三关数据存在“死局”，需要我手动调整关卡设计。这让我深刻体会到，AI 是助手，而不是替代者，最终需要对代码负责的是程序员自己。
• 网络与 Git 问题：在推送代码到 GitHub 时，我遇到了 Connection reset 和 Repository not found 等报错。通过排查，我发现是网络限制和用户名拼写错误（sl666slsl 末尾是字母 l 而非数字 1）导致的。最终通过生成 SSH 密钥并改用 SSH 协议推送成功。这次经历让我学会了 Git 的进阶用法和网络问题排查技巧，收获非常大。

通过这次作业，我不仅掌握了 Pygame 的基本用法，更学会了如何与 AI 协作、如何调试代码、如何解决工程中的实际问题。这些经验对我今后的软件开发学习非常有帮助。