2026秋软件工程个人作业（第二次）——一箭又一箭

作业信息

项目	内容
这个作业属于哪个课程	2026 秋软件工程与软件工程实践
这个作业要求在哪里	2026 秋软件工程个人作业（第二次）
这个作业的目标	使用 Python 和 AIGC 完成“一箭又一箭”小游戏
学号	032401339
GitHub 仓库	https://github.com/2074599796-cpu/arrow-escape-game

1. 项目展示

本项目使用 Python 标准库 Tkinter 实现，无需安装第三方运行库。游戏包含开始、游玩、过关、失败和关卡选择界面，支持五关、碰撞反馈、飞出动画、提示、撤销、积分计时、星级评价和进度保存。视觉采用《剑来》题材启发的东方仙侠氛围：箭头改为四方向白玉金纹飞剑，五关分别为“骊珠洞天、山水问剑、剑气长城、倒悬山、十四境”，并加入水墨山河、青玉剑气、朱砂印章等元素。飞剑根据本人提供的参考图通过 AIGC 重新生成透明游戏素材，没有直接把完整参考图或动画官方图片放入项目。

开始界面使用本人提供的《剑来》人物海报，并通过居中保留、两侧暗化延展和底部渐变适配游戏窗口。开始界面海报是我在小红书上找的，仅用于课程作业展示；我将原本的箭头改为了适配《剑来》主题的飞剑，一开始的飞剑又短又胖特别丑，我去网上找了我觉得不错的飞剑图片，然后交由AI进行处理。

2. 项目介绍

棋盘上的飞剑具有上、下、左、右四种方向，剑尖朝向就是移动方向。玩家点击飞剑后，程序沿飞剑方向检查同一行或同一列：若直到棋盘边缘都没有其他飞剑，飞剑破阵而出；若存在阻挡，飞剑碰撞回弹并扣除一点剑心。清空棋盘即可破境，剑心耗尽则本境失败。

我把程序分为规则层和界面层。GameEngine 只保存关卡、箭头、失误次数和状态，负责路径判断；ArrowGameApp 负责绘制棋盘、响应点击和播放反馈动画。这种拆分使核心规则能够在不启动图形界面的情况下自动测试。

路径检测的关键不是逐像素碰撞，而是判断是否存在满足以下条件的箭头：

• 上/下方向：与当前箭头同列，并位于对应方向；
• 左/右方向：与当前箭头同行，并位于对应方向。

若有多个阻挡物，则选择距离最近的一个用于高亮反馈。

关键路径检测代码如下。程序先根据飞剑方向取得行列增量，再只检查同一行或同一列且位于飞剑前方的其他飞剑。最后选择距离最近的阻挡物，供碰撞动画高亮显示：

def find_blocker(self, arrow: Arrow) -> Arrow | None:
    dr, dc = arrow.direction.delta
    blockers = []
    for candidate in self._arrows.values():
        if candidate == arrow:
            continue
        row_gap = candidate.row - arrow.row
        col_gap = candidate.col - arrow.col
        if dr and col_gap == 0 and row_gap * dr > 0:
            blockers.append((abs(row_gap), candidate))
        elif dc and row_gap == 0 and col_gap * dc > 0:
            blockers.append((abs(col_gap), candidate))
    return min(blockers, key=lambda item: item[0])[1] if blockers else None

这种实现不会把斜对角线上的飞剑误判为阻挡物，也不会把飞剑后方的对象算入路径。规则层与 Tkinter 界面分离后，这段逻辑可以直接通过自动化测试验证。

3. AIGC 使用过程

记录一：需求拆分和结构设计

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
需求分析	Codex	将题目拆成规则、界面、关卡、测试和文档模块	得到清晰开发顺序	本人逐项对照作业要求复核

我的要求：我先把完整的作业要求交给AI，然后一步一步询问AI对这个作业的认知，比如他是否知道一箭又一箭这个游戏。等一切要求确定后，让AI完成交给我审查

AI 提供了规则与界面分离的方案，并根据当前环境没有安装 Pygame 的情况，采用 model.py + app.py + levels.py 的轻量 Tkinter 结构。我已亲自运行并确认该结构能够正常工作。

记录二：路径检测实现

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	Codex	生成四方向阻挡判断和最近阻挡物查找逻辑	自动测试通过	本人检查边界条件，运行测试并命令完善游戏特效

我的要求：实现同行、同列的箭头路径检测，不能让对角线箭头造成误判，若是所点击的箭头前方有别的箭头挡住，要做出碰撞的特效。

AI 先根据方向比较行列差，再筛选位于箭头前方的候选项，并加入“最近阻挡物”选择。T01～T03 已验证飞出、碰撞与棋盘边界，我也再次手动操作了这些场景。

记录三：测试与关卡检查

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
测试设计	Codex	生成核心功能测试和关卡可解性搜索思路	12 项测试可重复执行	本人复跑测试并核对结果

我的要求：按照作业给出的 T01～T06 场景编写自动化测试，并避免设计出无法通关的关卡。

实现中进一步使用状态搜索：每一步只移除当前无阻挡的箭头，若最终能到达空棋盘，则关卡可解。这样修改关卡数据后也能自动发现死局。我已阅读测试代码并复跑全部测试。

记录四：飞剑素材与飞出动画

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
主题美术	图像生成与 Codex	根据参考图生成透明白玉金纹飞剑，并制作四方向素材与加速飞出动画	无圆形底座，剑尖方向清晰	对比两版后选择保留原始细长比例

我的要求：把原来的圆形箭头改成我发的参考图中的白玉金纹飞剑，去掉剑周围的圆圈，并保留飞剑飞出棋盘的动态特性。

生成透明素材后，曾尝试缩短剑身并放大剑格以增强小图辨识度；对比两版后，最终选择更接近参考图的细长白玉剑比例。随后将该素材旋转为四个方向，并加入加速位移、三段剑气拖尾和光点效果。最终通过 GUI 冒烟测试确认无阻挡飞剑能够飞出并消失。

记录五：扩展功能与状态恢复

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
扩展功能	Codex	增加关卡选择、积分计时、星级、提示、撤销和本机存档	操作更完整，12 项测试通过	保留简单按钮和 JSON 存档，便于理解

我的要求：在基础功能正确的前提下，按照作业附加分示例增加实用功能，不让代码和操作变得过于复杂。

实现时把“提示”和“撤销”放入规则层：提示只返回当前无阻挡的飞剑；撤销保存点击前的飞剑、剑心、积分和状态快照。界面层负责计时、星级显示与关卡选择，解锁进度和最佳星级保存为用户目录下的 JSON 文件。新增两关后再次用状态搜索验证五关都存在通关顺序，并增加存档损坏时安全恢复初始状态的测试。

以上记录来自本次真实 AIGC 开发过程。程序和测试均已实际运行，我也对关键代码、人工修改和实际用时进行了复核。

4. 测试结果

执行命令：

python -m unittest discover -s tests -v

编号	测试内容	预期结果	实际结果
T01	点击前方无阻挡的箭头	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	通过
T03	点击位于边缘且朝向棋盘外的箭头	正常消失，不越界	通过
T04	清除本关全部箭头	显示通关并进入下一关	通过
T05	失误次数耗尽	显示失败并允许重开	通过
T06	游戏中重新开始	布局和失误次数恢复	通过
T07	检查全部原创关卡	五关全部存在通关路径	通过
T08	请求提示	返回一支当前无阻挡的飞剑	通过
T09	撤销操作	恢复飞剑、剑心和积分	通过
T10	选择关卡	正确载入指定关卡	通过
T11	保存并读取进度	解锁关卡和最佳星级一致	通过
T12	存档文件损坏	安全恢复初始进度	通过

5. PSP 表格

本作业分两天断续完成，以下实际耗时根据开发过程回顾估算，合计约 9 小时。

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	0.5	0.8	+0.3
Python 与图形库学习	0.5	0.5	0.0
游戏界面实现	1.5	2.0	+0.5
路径与碰撞逻辑实现	1.0	1.3	+0.3
关卡设计	0.8	1.0	+0.2
AIGC 辅助开发	0.5	0.8	+0.3
测试与修改	1.0	1.4	+0.4
README 与博客撰写	1.0	1.2	+0.2
合计	6.8	9.0	+2.2

6. 心得体会

这次作业让我体会到，图形界面只是游戏的表面，真正需要先想清楚的是状态和规则。如果把路径判断直接写进鼠标事件，功能增加后很难测试；把规则独立成 GameEngine 后，碰撞、过关和失败都能通过自动化测试验证。AIGC 能快速给出代码框架和测试思路，但关卡是否可解、边界是否正确仍需运行程序和编写测试来确认。对 AI 输出进行判断、修改和复测，比直接复制更重要。