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- Add complete LianLianKan game bot with AI-powered interface analysis - Implement static analysis solver with 0-2 turn connection algorithms - Support cross-platform game automation (Android, iOS, HarmonyOS, Browser) - Include comprehensive test suite with real game data - Add command line tool and documentation - Integrate with HttpRunner @/uixt module and Doubao AI models
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# LianLianKan (连连看) Game Bot
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基于 HttpRunner @/uixt 模块实现的连连看小游戏自动游玩机器人。
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## 功能特性
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### 核心功能
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- **智能界面分析**: 使用 AI 模型分析游戏界面,自动识别游戏元素类型和位置
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- **完整求解算法**: 实现符合连连看规则的完整求解算法,支持直线、一次转弯、两次转弯连接
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- **静态分析求解**: 基于初始游戏状态进行静态分析,预先计算所有有效配对
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- **跨平台支持**: 支持 Android、iOS、HarmonyOS、Browser 等多种平台
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### 连连看算法
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- **直线连接**: 检测水平和垂直直线连接(0次转弯)
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- **L形连接**: 支持一次转弯的 L 形路径连接(1次转弯)
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- **Z形连接**: 支持两次转弯的 Z 形路径连接(2次转弯)
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- **路径验证**: 确保连接路径无阻挡
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- **游戏规则验证**: 严格按照连连看游戏规则验证配对有效性
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## 项目结构
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```
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examples/game/llk/
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├── main.go # 主要实现文件,包含游戏机器人
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├── solver.go # 连连看求解器实现
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├── main_test.go # 游戏机器人测试
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├── solver_test.go # 求解器测试
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├── testdata/ # 测试数据
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├── results/ # 运行结果
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├── cmd/ # 命令行工具
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└── README.md # 项目说明
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```
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### 主要组件
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#### 数据结构
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- `GameElement`: 游戏元素信息,包含维度、元素列表等
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- `Element`: 单个游戏元素,包含类型和位置信息
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- `Position`: 网格位置,包含行列坐标
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- `Dimensions`: 网格维度,包含行数和列数
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- `LLKGameBot`: 游戏机器人,集成 XTDriver 和 AI 服务
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- `LLKSolver`: 连连看求解器,实现完整的游戏求解逻辑
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#### 核心方法
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**LLKGameBot 方法**:
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- `NewLLKGameBot()`: 创建游戏机器人实例
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- `AnalyzeGameInterface()`: 分析游戏界面,提取游戏元素
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- `TakeScreenshot()`: 截取屏幕截图
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- `SolveGame()`: 求解整个游戏
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- `Play()`: 执行游戏操作
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- `Close()`: 关闭机器人并清理资源
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**LLKSolver 方法**:
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- `NewLLKSolver()`: 创建求解器实例
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- `FindAllPairs()`: 查找所有有效的匹配对
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- `canConnect()`: 检查两个位置是否可以连接
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- `canConnectDirect()`: 检查直线连接
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- `canConnectWithOneTurn()`: 检查一次转弯连接
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- `canConnectWithTwoTurns()`: 检查两次转弯连接
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## 环境配置
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需要配置 AI 服务密钥:
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```bash
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# doubao-1.6-seed-250615,用作分析游戏界面
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DOUBAO_SEED_1_6_250615_BASE_URL=https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3
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DOUBAO_SEED_1_6_250615_API_KEY=<your_api_key>
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# doubao-1.5-ui-tars-250328,用作执行游戏操作
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DOUBAO_1_5_UI_TARS_250328_BASE_URL=https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3
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DOUBAO_1_5_UI_TARS_250328_API_KEY=<your_api_key>
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```
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## 使用示例
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### 基本使用
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```go
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// 创建游戏机器人
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bot, err := NewLLKGameBot("android", "")
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if err != nil {
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log.Fatal(err)
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}
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defer bot.Close()
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// 分析游戏界面
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gameElement, err := bot.AnalyzeGameInterface()
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if err != nil {
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log.Fatal(err)
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}
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// 创建求解器并查找配对
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solver := NewLLKSolver(gameElement)
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pairs := solver.FindAllPairs()
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// 求解完整游戏
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solution, err := bot.SolveGame(gameElement)
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if err != nil {
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log.Fatal(err)
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}
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// 执行游戏
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err = bot.Play()
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if err != nil {
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log.Fatal(err)
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}
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```
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### 求解器独立使用
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```go
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// 直接使用求解器
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solver := NewLLKSolver(gameElement)
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allPairs := solver.FindAllPairs()
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// 打印解决方案
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for i, pair := range allPairs {
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fmt.Printf("Pair %d: (%d,%d) -> (%d,%d) [%s]\n",
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i+1,
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pair[0].Position.Row, pair[0].Position.Col,
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pair[1].Position.Row, pair[1].Position.Col,
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pair[0].Type)
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}
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```
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## 测试
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### 运行测试
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```bash
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# 运行所有测试
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go test -v
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# 运行游戏机器人测试
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go test -v -run TestLLKGameBot
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# 运行求解器测试
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go test -v -run TestLLKSolver
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# 运行基准测试
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go test -v -bench=.
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### 测试覆盖
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- **AI 分析测试**: 测试 AI 模型的界面分析能力
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- **求解器测试**: 测试连连看算法的正确性和性能
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- **连接规则测试**: 验证各种连接规则的实现
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- **完整集成测试**: 测试游戏机器人的完整流程
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### 测试数据
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项目包含完整的测试数据集,包括:
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- 14x8 游戏板,共 112 个元素
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- 25 种不同的游戏元素类型
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- 完整的求解路径验证
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## 技术特点
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### AI 集成
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- 使用先进的 AI 模型进行图像分析
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- 支持结构化输出 Schema
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- 自动提取游戏元素的类型、位置、坐标信息
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- 支持多种 AI 服务提供商
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### 算法优化
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- **静态分析**: 基于初始游戏状态进行分析,避免动态状态管理的复杂性
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- **完全遵循游戏规则**: 严格按照连连看规则验证连接有效性
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- **高效路径检测**: 支持 0-2 次转弯的路径连接算法
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- **智能配对查找**: 预先计算所有有效配对,提高执行效率
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### 代码质量
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- 完整的单元测试覆盖
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- 详细的英文代码注释
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- 清晰的错误处理和日志记录
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- 完善的资源管理和清理
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- 模块化设计,职责分离
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## 许可证
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本项目遵循 HttpRunner 项目的许可证。 |