Project Plateau
Project Plateau: four glass plates, one living valley, and the road back to camp.
翻訳待ち
No updates detected yet. GitHub releases will appear here.
The maker's introduction consists of the line above. Read the repository README for more details. Repository README ↗
Loading the full README.
Read the full README ↗เกม Tower Defense แบบ maze เล่นบน browser ได้แรงบันดาลใจจากแมพ [BK's] Gem TD (Warcraft III, by Bryvx) ตัวเลขของ gem, สูตร special และ wave ทั้ง 50 เลเวลดึงมาจากไฟล์แมพ [BK's] Gem TD v7.9.w3x โดยตรง
สถานะ: prototype มีระบบหลักครบ แต่ยังไม่ได้ปรับ balance และยังไม่มี slate, damage test, race mode, extra chance และมินิเกมพนัน
R) ฟรีและใช้ได้ตลอดเวลา?room=CODE) ให้เพื่อนเบื้องหลังใช้ PeerJS (WebRTC data channel) และใช้ signalling server สาธารณะของ PeerJS ไม่ต้องมี backend ของเราเอง จึงยัง deploy บน Vercel แบบ static ได้ ข้อจำกัดคือไม่มี TURN server ถ้าทั้งสองฝั่งอยู่หลัง NAT แบบเข้มงวด (เช่นเครือข่ายบริษัทบางแห่ง) อาจเชื่อมต่อไม่ได้
ปุ่มลัด: Space หยุด/เล่นต่อ · 1 2 4 เปลี่ยนความเร็ว · K Keep gem ที่เลือกอยู่ · Esc ยกเลิกการเลือก
npm install
npm run dev # http://localhost:5173
npm run build # type-check + build ไปที่ dist/
npm run simulate -- 5 --smart --difficulty=easy # ให้ bot เล่นแบบ headless เพื่อทดสอบ logic และ balance
npm run versus-test # ทดสอบ logic ของ versus โดยต่อ 2 ฝั่งผ่าน channel ในหน่วยความจำ
npm run features-test # ทดสอบ Remove rock, Downgrade, Swap และ Slate
npm run render-smoke # รัน renderer กับ canvas จำลอง เพื่อหา runtime error และค่า NaN
npm run determinism-test # seed เดียวกัน + action เดียวกัน = เกมเดียวกัน, replay, canPlace
npm run ai-test # recorder, analyzer, tuner, การตรวจคำตอบของ LLM
npm run bot-golden -- --write=a.json / --check=a.json # ยืนยันว่าการแก้โค้ดไม่เปลี่ยน action ของบอท
ต้องใช้ Node 18 ขึ้นไป
ผลทั้งหมดอยู่ใน sim-runs/ (ไม่อยู่ใน git) รันขนานทุก core
npm run batch -- --weights=w0 --seeds=200 # โหมด A: เล่น 200 เกม → รายงาน balance ใน sim-runs/batch/
npm run tune -- --rounds=20 # จูนค่าน้ำหนัก (hill-climbing) → รายงานรายรอบใน sim-runs/tune/reports/
npm run tune -- --export-llm # สร้างคำขอให้ LLM ที่ sim-runs/tune/llm/request-rNNN.md
npm run tune -- --rounds=5 --import=answer.json # เล่นข้อเสนอของ LLM (JSON) บน seed เดิม แล้วจูนต่อ
npm run tune -- --rounds=5 --try=my.json # ลองค่าน้ำหนักที่ตั้งเอง
ดู AI เล่นในเบราว์เซอร์: npm run dev → Settings → AI auto-play (ใส่ id ของค่าน้ำหนักและ seed หรือโหลดไฟล์ JSON) หรือเปิดลิงก์ http://localhost:5173/?ai=w3&seed=37 ที่อยู่ในรายงาน batch ค่าน้ำหนักชุดเดียวกัน + seed เดียวกัน จะได้เกมเดียวกับใน batch ทุก action ระหว่าง AI เล่น คลิกได้แค่เลือกดู tower ปุ่มความเร็วมี 1/4/8/16x
--weights= รับ w0, smart, id ที่บันทึกไว้ใน sim-runs/weights/ หรือ path ของไฟล์ JSON (ใส่แค่ค่าที่ต้องการเปลี่ยนก็พอ) ค่าน้ำหนักทั้งหมดพร้อมขอบเขตและคำอธิบายอยู่ใน src/ai/weights.ts
repo นี้มี vercel.json ตั้งค่าไว้แล้ว (framework Vite, output dist):
artnonnan/gemtdmain ระบบจะ deploy ให้อัตโนมัติหรือ deploy ผ่าน CLI ด้วย npx vercel --prod
This is the beginning of the README. Read the rest at the original. Read the full README ↗