《方块战争》是一款基于Trae AI和掘金MCP开发的HTML5回合制策略游戏。玩家在10x10的棋盘上，指挥蓝色方块军团与AI控制的红色方块对战。游戏核心玩法包括回合制战斗、攻防兼备、领地争夺和资源管理。游戏采用状态驱动架构，AI系统结合了贪心算法和启发式搜索，AI会根据局势动态调整策略，提供智能且富有挑战性的对手，游戏还提供了“委托AI操作”功能，帮助玩家学习高级策略，游戏经济系统设计巧妙，使得游戏既有明确的战略目标，又保持了游戏的紧张感和不确定性。

🕹️ 游戏核心玩法：玩家与AI轮流行动，通过移动方块进行攻击、占领领地和积累资源，最终目标是消灭对方所有方块。

🧠 AI决策系统：采用多层决策机制，结合局势评估、策略选择和移动评估，使AI能够根据局势动态调整进攻、防守或平衡策略，提供智能且富有挑战性的对手。

💡 委托AI操作：玩家可以观察AI如何评估局势、选择目标和分配资源，从而学习高级策略，系统会展示AI的思考过程，包括局势分析、策略选择和决策理由。

💰 动态平衡的经济系统：资源获取与领土挂钩，控制更多领土获得更多资源，形成正反馈循环，但同时领土扩张需要单位移动，新单位生成位置有限制，避免强者恒强。

《方块战争》：用 Trae AI 和掘金 MCP 打造的烧脑策略游戏

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引言：当AI遇上游戏开发

在当今数字娱乐的海洋中，简约而富有深度的策略游戏总能吸引一批忠实玩家。今天，我很高兴向大家介绍我基于Trae AI和掘金MCP打造的HTML5小游戏——《方块战争》。这款游戏虽然看似简单，实则蕴含丰富的策略元素，绝对能让你欲罢不能！

作为一名热爱编程和游戏的开发者，我一直在寻找能够结合AI与创意的项目，使用AI编程实现梦想。Trae AI强大的代码生成和优化能力，加上掘金MCP提供的丰富工具链，让我能够快速将脑海中的游戏创意转化为现实。这次的《方块战争》项目，正是这种结合的完美体现。

游戏介绍：方寸之间的战略博弈

《方块战争》是一款回合制策略游戏，玩家将在10×10的棋盘上，指挥蓝色方块军团与AI控制的红色方块展开激烈对决。游戏规则简单明了，但战术变化无穷，每一步都可能决定胜负。

核心玩法

回合制战斗：玩家和AI轮流行动，每回合可以移动每个方块一次攻防兼备：移动到敌方方块位置会发动攻击，造成30-70点随机伤害领地争夺：移动后会占领所在格子为己方区域，扩大自己的势力范围资源管理：每回合根据占领区域数量获得金币，50金币可创建一个新方块关卡挑战：游戏分为多个难度递增的关卡，每关胜利后，下一关敌人初始方块+1

游戏的胜利条件很简单：消灭对方所有方块。但要达成这个目标，你需要精心规划每一步行动，平衡攻击与防守，合理利用有限的资源，才能在这场方块之战中取得最终胜利。

技术亮点：深入解析游戏架构与AI系统

《方块大战》采用纯HTML5技术栈开发，不依赖任何游戏引擎，展示了Web技术在游戏开发中的强大潜力。让我们深入了解其技术实现：

1. 游戏架构设计

// 游戏核心状态管理let gameState = {    board: Array(BOARD_SIZE).fill().map(() => Array(BOARD_SIZE).fill(0)),    blocks: [], // 存储所有方块信息    currentPlayer: 'blue',    blueCoins: 0,    redCoins: 0,    selectedBlock: null,    gameOver: false,    movedBlocks: [],    currentLevel: 1,    enemyInitialBlocks: 5};

游戏采用状态驱动的架构设计，主要包括：

状态管理系统：使用集中式状态管理，所有游戏数据都存储在gameState对象中事件系统：采用事件委托模式处理用户交互渲染系统：基于状态变化的响应式UI更新AI决策系统：模块化的AI行为控制

2. 响应式渲染系统

游戏使用CSS Grid布局构建棋盘，通过动态类名切换实现状态变化：

function updateUI() {    // 更新方块数量显示    const blueBlocks = gameState.blocks.filter(block => block.player === 'blue').length;    const redBlocks = gameState.blocks.filter(block => block.player === 'red').length;        // 重置并更新棋盘显示    const cells = document.querySelectorAll('.cell');    cells.forEach(cell => {        // 更新区域颜色和方块状态        // ...    });}

3. AI决策系统深度解析

游戏的AI系统采用了多层决策机制，结合了贪心算法和启发式搜索，实现了智能且富有挑战性的对手。以下是核心AI代码的关键部分：

// AI决策主函数function makeAIDecision() {    const aiBlocks = gameState.blocks.filter(block => block.player === 'red');        // 1. 评估当前局势    const situation = evaluateGameSituation();        // 2. 根据局势选择策略    const strategy = chooseStrategy(situation);        // 3. 为每个方块计算最优移动    for (const block of aiBlocks) {        if (!gameState.movedBlocks.includes(block)) {            const bestMove = findBestMove(block, strategy);            if (bestMove) {                executeMove(block, bestMove.x, bestMove.y);            }        }    }        // 4. 资源管理决策    handleResourceManagement();}// 局势评估函数function evaluateGameSituation() {    const blueBlocks = gameState.blocks.filter(block => block.player === 'blue');    const redBlocks = gameState.blocks.filter(block => block.player === 'red');        return {        blockAdvantage: redBlocks.length - blueBlocks.length,        territoryControl: calculateTerritoryControl(),        averageHealth: calculateAverageHealth(redBlocks),        economicAdvantage: gameState.redCoins - gameState.blueCoins    };}// 策略选择函数function chooseStrategy(situation) {    if (situation.blockAdvantage < -1) {        return 'defensive'; // 处于劣势，采取防守策略    } else if (situation.economicAdvantage > 30) {        return 'aggressive'; // 经济优势，积极进攻    } else {        return 'balanced'; // 平衡发展    }}// 最优移动计算function findBestMove(block, strategy) {    const possibleMoves = generatePossibleMoves(block);    let bestMove = null;    let bestValue = -Infinity;        for (const move of possibleMoves) {        const moveValue = evaluateMove(move, block, strategy);        if (moveValue > bestValue) {            bestValue = moveValue;            bestMove = move;        }    }        return bestMove;}

AI系统的主要特点：

多层决策机制

局势评估：分析双方方块数量、领地控制、平均生命值等因素策略选择：根据局势动态选择进攻、防守或平衡策略移动评估：对每个可能的移动进行打分，选择最优解

智能优先级系统

function evaluateMove(move, block, strategy) {    let value = 0;        // 攻击价值评估    if (canAttack(move)) {        const target = findTarget(move);        value += (100 - target.health) * 2; // 优先攻击低血量目标    }        // 领地价值评估    value += evaluateTerritoryValue(move);        // 根据策略调整评分    switch(strategy) {        case 'aggressive':            value += evaluateAggressiveValue(move);            break;        case 'defensive':            value += evaluateDefensiveValue(move);            break;        default:            value += evaluateBalancedValue(move);    }        return value;}

资源管理策略

function handleResourceManagement() {    const situation = evaluateGameSituation();        // 判断是否创建新方块    if (gameState.redCoins >= 50) {        if (situation.blockAdvantage < 0 ||             situation.economicAdvantage > 70) {            createNewBlock('red');        }    }}

这种多层次的AI决策系统使得游戏既具有挑战性，又保持了合理的难度曲线。AI会根据局势动态调整策略，给玩家带来身临其境的对战体验。

这种智能AI的设计，使得游戏即使是单人模式也充满挑战性和不可预测性，每一局都是全新的体验。

4. 委托AI功能：学习与策略借鉴

游戏中的"委托AI操作"功能是一个创新设计，它不仅提供了便利，更是一个学习工具：

// 委托AI操作功能实现function delegateToAI() {    if (gameState.currentPlayer === 'blue') {        // 使用相同的AI决策系统，但为蓝方服务        const aiDecision = calculateAIDecision('blue');        executeAIDecision(aiDecision);                // 显示AI决策过程        showAIThinking(aiDecision);                endTurn();    }}// 显示AI思考过程function showAIThinking(decision) {    const thinkingLog = document.getElementById('ai-thinking-log');    thinkingLog.innerHTML = `        <h4>AI决策分析:</h4>        <p>局势评估: ${decision.situationAnalysis}</p>        <p>选择策略: ${decision.chosenStrategy}</p>        <p>优先目标: ${decision.priorityTargets.join(', ')}</p>        <p>资源决策: ${decision.resourceDecision}</p>    `;    thinkingLog.style.display = 'block';}

这个功能的独特之处在于它的教学价值：玩家可以观察AI如何评估局势、选择目标、分配资源，从而学习高级策略。系统会展示AI的"思考过程"，包括局势分析、策略选择和决策理由，这是一种寓教于乐的设计。

5. 动态平衡的经济系统：正反馈与制衡

游戏的经济系统是其核心玩法之一，它通过精心设计的算法实现了动态平衡：

// 回合开始时的经济更新function updateEconomy() {    // 计算双方控制的区域数量    let blueTerritory = 0;    let redTerritory = 0;        for (let i = 0; i < BOARD_SIZE; i++) {        for (let j = 0; j < BOARD_SIZE; j++) {            if (gameState.board[i][j] === 1) {                blueTerritory++;            } else if (gameState.board[i][j] === 2) {                redTerritory++;            }        }    }        // 更新金币    gameState.blueCoins += blueTerritory;    gameState.redCoins += redTerritory;        // 显示经济信息    document.getElementById('blue-coins').textContent = gameState.blueCoins;    document.getElementById('red-coins').textContent = gameState.redCoins;        // 计算经济效率    const blueEfficiency = calculateEconomicEfficiency('blue');    const redEfficiency = calculateEconomicEfficiency('red');        // 显示经济效率    updateEconomicEfficiencyDisplay(blueEfficiency, redEfficiency);}// 创建新方块的函数function createNewBlock(player) {    if (player === 'blue' && gameState.blueCoins >= 50) {        // 寻找合适的生成位置        const position = findOptimalSpawnPosition('blue');        if (position) {            gameState.blocks.push({                x: position.x,                y: position.y,                health: 100,                player: 'blue'            });            gameState.blueCoins -= 50;            updateUI();            showMessage("蓝方创建了新方块！");        }    } else if (player === 'red' && gameState.redCoins >= 50) {        // AI创建新方块的逻辑        const position = findOptimalSpawnPosition('red');        if (position) {            gameState.blocks.push({                x: position.x,                y: position.y,                health: 100,                player: 'red'            });            gameState.redCoins -= 50;            updateUI();            showMessage("红方创建了新方块！");        }    }}

这个经济系统的巧妙之处在于：

资源获取与领土挂钩：控制更多领土→获得更多资源→创建更多单位→控制更多领土，形成正反馈循环动态平衡机制：
领土扩张需要单位移动，这会分散战斗力新单位生成位置有限制，防止一方完全主导资源积累需要时间，给予落后方反击机会
策略多样性：玩家可以选择"经济优先"或"军事优先"策略，没有绝对正确的选择

这种经济系统设计使得游戏既有明确的战略目标（控制领土），又避免了"强者恒强"的单调局面，保持了游戏的紧张感和不确定性。

开发历程：Trae AI 与掘金 MCP 驱动的现代游戏开发

《方块大战》的开发过程展示了如何利用AI工具提升游戏开发效率。让我们深入了解Trae AI和掘金MCP在开发各个阶段的具体应用。

1. 构思与设计阶段：AI辅助决策

在项目初期，我通过与Trae AI的对话优化了游戏设计。以下是一个实际的对话示例：

开发者：我想开发一个基于方块的策略游戏，有什么建议？Trae AI：建议从以下几个核心机制入手：1. 回合制系统：更容易实现，更适合策略思考2. 简单而深刻的规则：   - 方块移动和攻击   - 区域控制机制   - 资源管理系统3. 平衡性设计：   - 攻击伤害范围：30-70   - 新方块成本：50金币   - 每回合每区域收入：1金币这些机制能够产生丰富的策略变化...

Trae AI不仅提供了具体的游戏机制建议，还帮助评估了每个机制的可行性和平衡性。例如，在确定攻击伤害范围时：

// Trae AI建议的伤害计算系统function calculateDamage() {    // 30-70的伤害范围在测试中证明最平衡    // - 最小伤害30保证了攻击的意义    // - 最大伤害70避免了一击必杀    // - 40点伤害区间带来了适度的不确定性    return Math.floor(Math.random() * 41) + 30;}

2. 调试与优化：AI辅助代码审查

Trae AI在代码审查和优化方面提供了宝贵建议。例如，它帮助优化了AI决策系统的性能：

// 优化前的AI决策代码function oldAIDecision() {    // 遍历所有可能的移动，计算评分    // 时间复杂度: O(n^2)    // ...}// Trae AI优化后的代码function optimizedAIDecision() {    // 使用启发式算法减少搜索空间    const priorityTargets = findPriorityTargets();    const bestMove = evaluatePriorityMoves(priorityTargets);    return bestMove;}function findPriorityTargets() {    // 使用四叉树空间分区    // 快速定位潜在目标    // 时间复杂度降至O(n log n)}

这些优化显著提升了游戏性能，特别是在复杂局势下AI的响应速度。

3. 编码阶段：AI驱动的代码生成与优化

Trae AI在编码阶段的贡献尤为显著，它不仅生成了基础代码，还提供了复杂功能的实现方案。以下是一些关键功能的实现示例：

游戏初始化与状态管理

// 游戏初始化function initGame(level = 1) {    // 重置游戏状态    gameState = {        board: Array(BOARD_SIZE).fill().map(() => Array(BOARD_SIZE).fill(0)),        blocks: [],        currentPlayer: 'blue',        blueCoins: 0,        redCoins: 0,        selectedBlock: null,        gameOver: false,        movedBlocks: [],        currentLevel: level,        enemyInitialBlocks: 4 + level    };        // 初始化玩家方块    for (let i = 0; i < 5; i++) {        gameState.blocks.push({            x: Math.floor(Math.random() * 3),            y: Math.floor(Math.random() * 3) + 7,            health: 100,            player: 'blue'        });    }        // 初始化敌方方块    for (let i = 0; i < gameState.enemyInitialBlocks; i++) {        gameState.blocks.push({            x: Math.floor(Math.random() * 3) + 7,            y: Math.floor(Math.random() * 3),            health: 100,            player: 'red'        });    }        // 初始化区域控制    updateBoardControl();        // 更新UI    updateUI();        // 显示关卡信息    showMessage(`第${level}关开始！敌方初始方块：${gameState.enemyInitialBlocks}`);}

移动与攻击系统

// 方块移动与攻击function moveBlock(block, x, y) {    // 检查是否有敌方方块    const targetBlock = gameState.blocks.find(b =>         b.x === x && b.y === y && b.player !== block.player    );        if (targetBlock) {        // 攻击逻辑        const damage = Math.floor(Math.random() * 41) + 30; // 30-70伤害        targetBlock.health -= damage;                // 显示伤害动画        showDamageAnimation(x, y, damage);                // 检查是否消灭目标        if (targetBlock.health <= 0) {            // 移除被消灭的方块            gameState.blocks = gameState.blocks.filter(b => b !== targetBlock);                        // 占领格子            block.x = x;            block.y = y;                        showMessage(`${block.player === 'blue' ? '蓝方' : '红方'}消灭了敌方方块！`);        } else {            showMessage(`${block.player === 'blue' ? '蓝方' : '红方'}攻击造成${damage}点伤害！`);        }    } else {        // 移动逻辑        block.x = x;        block.y = y;    }        // 标记已移动    gameState.movedBlocks.push(block);        // 更新区域控制    updateBoardControl();        // 更新UI    updateUI();        // 检查游戏结束条件    checkGameOver();}

动画与特效系统

// 伤害动画系统class AnimationSystem {    constructor() {        this.animations = [];    }        addDamageAnimation(x, y, damage) {        const cellSize = 50; // 格子大小        const boardOffset = document.getElementById('game-board').getBoundingClientRect();                const animation = {            type: 'damage',            x: boardOffset.left + x * cellSize + cellSize / 2,            y: boardOffset.top + y * cellSize + cellSize / 2,            value: damage,            opacity: 1,            scale: 1,            duration: 1000, // 1秒            startTime: performance.now()        };                this.animations.push(animation);    }        update() {        const currentTime = performance.now();                // 更新所有动画        this.animations.forEach(anim => {            const elapsed = currentTime - anim.startTime;            const progress = Math.min(elapsed / anim.duration, 1);                        // 更新动画属性            if (anim.type === 'damage') {                anim.opacity = 1 - progress;                anim.y -= progress * 30; // 向上飘动                anim.scale = 1 + progress * 0.5; // 放大效果            }        });                // 移除已完成的动画        this.animations = this.animations.filter(anim =>             currentTime - anim.startTime < anim.duration        );                // 渲染动画        this.render();    }        render() {        // 清除旧的动画元素        document.querySelectorAll('.animation').forEach(el => el.remove());                // 创建新的动画元素        this.animations.forEach(anim => {            if (anim.type === 'damage') {                const element = document.createElement('div');                element.className = 'animation damage-text';                element.textContent = `-${anim.value}`;                element.style.left = `${anim.x}px`;                element.style.top = `${anim.y}px`;                element.style.opacity = anim.opacity;                element.style.transform = `scale(${anim.scale})`;                document.body.appendChild(element);            }        });    }}// 初始化动画系统const animationSystem = new AnimationSystem();// 在游戏循环中更新动画function gameLoop() {    // 更新游戏逻辑    // ...        // 更新动画    animationSystem.update();        // 请求下一帧    requestAnimationFrame(gameLoop);}

这些代码示例展示了Trae AI如何帮助实现游戏的核心功能，从基础的游戏状态管理到复杂的动画系统。AI不仅提供了代码框架，还针对性能和用户体验提出了优化建议。

测试与完善：掘金MCP的强大工具链

掘金MCP的工具链在测试和完善阶段发挥了重要作用：

实时预览：使用MCP的实时预览功能，我可以立即看到代码修改的效果性能分析：通过性能分析工具，找出游戏中可能的卡顿原因跨浏览器测试：确保游戏在不同浏览器和设备上都能正常运行资源优化：优化CSS和JavaScript代码，减少加载时间部署支持：简化了游戏的部署和发布流程发布过程如下：

游戏特色：为什么《方块战争》会让你上瘾？

1. 简单而深刻的游戏机制

《方块战争》的规则简单明了，几分钟就能上手，但要真正掌握却需要时间和思考。游戏中的每一个决策都很重要：是优先攻击敌方方块，还是扩张自己的领地？是集中力量突破，还是分散兵力包围？这些选择构成了丰富的策略层次。

2. 紧张刺激的战局变化

由于攻击伤害的随机性和AI的智能决策，游戏的战局可能随时发生戏剧性的变化。你可能一回合前还处于优势，下一回合就因为一次失误而陷入困境。这种不确定性带来的紧张感，是游戏最大的魅力之一。

3. 进阶关卡的挑战性

随着关卡的推进，敌方初始方块数量会增加，难度逐渐提升。这种渐进式的挑战设计，既给玩家提供了成长的空间，又保持了游戏的长期吸引力。挑战第10关时的成就感，绝对会让你感到所有努力都是值得的！

4. 策略多样性

没有固定的制胜策略，这是《方块战争》的另一大特色。有些玩家可能偏好积极进攻，快速消灭敌方方块；有些可能更注重经济发展，通过占领更多区域获取资源优势；还有些可能采取游击战术，避开正面冲突...多样的策略选择，让每个玩家都能找到适合自己的玩法。

5. 学习与成长

通过观察AI的决策，玩家可以学习到更多策略技巧。同时，游戏也鼓励玩家总结经验教训，不断调整自己的策略。这种学习和成长的过程，是游戏带给玩家的额外收获。

技术启示：AI辅助开发的未来

开发《方块大战》的经历，让我对AI辅助开发有了更深的认识。Trae AI和掘金MCP的结合，展示了AI如何改变传统的开发流程：

加速原型设计：AI可以快速生成可行的代码原型，大大缩短了从创意到实现的时间降低技术门槛：即使对某些技术不够熟悉，开发者也可以在AI的帮助下完成复杂功能提升代码质量：AI可以提供最佳实践和优化建议，帮助开发者写出更好的代码激发创意：与AI的对话过程中，往往会产生新的创意和解决方案专注核心价值：开发者可以将更多精力放在游戏设计和用户体验上，而不是陷入繁琐的编码细节

我相信，随着AI技术的不断进步，这种开发模式将变得越来越普遍，为独立开发者和小团队带来更多可能性。

结语：VibeCoding的魅力

《方块大战》是我的VibeCoding作品，它体现了编程与创意结合的魅力。通过Trae AI和掘金MCP的强大支持，我能够将脑海中的游戏创意转化为现实，并与玩家分享这种乐趣。

这款游戏虽然简单，但它凝聚了我对策略游戏的理解和热爱。希望每一位玩家都能在方寸棋盘中，体验到策略博弈的乐趣，感受到那种运筹帷幄的成就感。

现在，《方块大战》已经上线，欢迎大家前来挑战！无论你是策略游戏的老手，还是刚刚入门的新手，相信你都能在这个简单而深刻的游戏中找到乐趣。

未来展望

展望未来，《方块大战》还有很多发展空间：

多样化地图系统：引入不同的地形和障碍物，增加战术变化新单位类型：添加远程攻击、治疗等不同特性的方块单位多人对战模式：支持玩家之间的实时或回合制对战排行榜系统：记录玩家的最高分和通关速度自定义关卡：允许玩家创建和分享自己设计的关卡

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游戏链接： cloud1-9gnjzoux2fc1955e-1330971775.tcloudbaseapp.com/squarewar.h…

感谢阅读！希望这篇文章能给你带来启发，也期待在游戏中与你相遇！