尝试强化学习训练卡牌对战 AI 的失败尝试
一、为什么想做这件事
当前线上跑着的机器人有不同等级,最弱的是从左到右费用够就出牌的固定规则模式,最强的是设定了一些收益参数,每次出牌会选择收益最高的牌的模式,还人工加入了 combo 组合的检测和连续打出。
当前线上跑着的机器人有不同等级,最弱的是从左到右费用够就出牌的固定规则模式,最强的是设定了一些收益参数,每次出牌会选择收益最高的牌的模式,还人工加入了 combo 组合的检测和连续打出。
专利申请公布号:CN120687363A
申请号:2025107977487
对主题皮肤的测试具备以下特点:
基于以上特点,运营、测试人员难以在测试环境,在相对有限的时间内完成尽可能多的设备覆盖。
随着游戏上线,每天产出大量玩家操作数据。当玩家来反馈bug时,除了其提供的录屏,这些操作数据也是很重要的参考资料。然而:
因此我开发了一个工具,把数据渲染成易读的样子,另外顺便加一些调试性操作进去,比如加一张卡什么的。
项目从0到1点时候,都是手工测试的,经历了多轮改一发坏全身。可想而知,未来要加新机制或调数值的话,如果还用传统测试方式,会非常低效:
如果没有自动化测试框架,后续所有平衡性调整都会越来越危险。
一年来,做了很多次有 AB 实验的需求了。AB 实验对产品的决策方向是非常重要的,这也给我们测试时候指明了重点。本文记录一下业务需求侧 AB 实验的测试要点。
最近团队做了一个小组件需求,从开发到上线出了不少问题。
需求内容大致是可以把图片加上一些元素放到小组件里展示,比如像一个相框、一个圆形徽章(电子吧唧)。有交互,比如轮播图片、点击使徽章旋转。