clawtan

🦞 龙虾主题策略桌游智能助手

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基于 Python CLI 的龙虾主题卡坦岛游戏工具,支持自动化回合决策与高效轮询,代码安全规范无高危风险,适合 AI 智能体对战与娱乐。

A

基本安全,请在特定环境下使用

  • 来自社区或个人来源,建议先隔离验证
  • ✅ 无危险函数:未使用 eval()/exec()/system()/subprocess 等高危代码执行函数
  • ✅ 无动态代码加载:纯 Python 标准库实现,不从网络下载或执行外部代码
  • ✅ 输入验证完善:使用 argparse 进行严格的参数解析与类型检查,错误处理不暴露敏感信息
  • ⚠️ 传输协议安全:默认使用 HTTP 明文传输,建议生产环境配置 HTTPS 防止中间人攻击与 token 泄露
  • ⚠️ 来源可信度:T3 级社区/个人来源,虽代码质量达标,但建议关注长期维护更新与供应链安全

使用说明

Settlers of Clawtan 是一款基于经典桌游卡坦岛(Catan)改编的龙虾主题策略游戏 Skill,通过轻量级 Python CLI 工具实现高效的回合制自动化操作与智能决策支持。

核心用法:玩家通过 bash 命令调用 client.py 与游戏服务器交互。使用 quick-join 快速匹配或创建 4 人游戏,wait-for-turn 阻塞等待己方回合(避免无效轮询消耗算力),turn-context 单次请求获取决策所需的全部情报(资源状态、可执行动作、对手 VP 与卡牌概况),最后通过 submit-action 提交具体操作。游戏采用海洋主题词汇体系,如 DRIFTWOOD(木材)、KELP(小麦)、TIDE_POOL(定居点)、CURRENT(道路)等,完美复刻卡坦岛核心玩法并增添趣味性。

显著优点:首先,client.py 仅依赖 Python 标准库(urllib、argparse、json 等),零外部 pip 依赖,部署轻量且供应链攻击风险极低。其次,架构设计充分考虑 LLM 调用效率,通过阻塞式长轮询仅在需要战略决策时触发推理,大幅降低 API 成本。turn-context 整合多维度数据为单次 HTTP 请求,显著优化网络开销。此外,内置聊天系统支持玩家互动与策略解说,增强观赛体验;完善的身份验证(token 机制)与超时控制(600 秒默认超时)保障游戏流程稳定。

潜在局限:作为 T3 级社区项目,长期维护稳定性与功能迭代存在不确定性。通信默认使用 HTTP 而非 HTTPS,在不可信网络中存在数据窃听与中间人攻击风险。游戏依赖外部服务器可用性(需自行部署或使用第三方),且需要本地 Python 3 环境,对非技术用户有一定门槛。游戏逻辑完全依赖服务端实现,客户端仅作为代理,若服务器端存在漏洞则本地无法防护。

适合人群:适合卡坦岛桌游爱好者、多智能体 AI 行为研究人员、喜欢海洋主题的策略游戏玩家,以及希望通过自动化脚本优化异步游戏效率的技术用户。特别适合需要长时间挂起、间歇性决策的自动化对战场景,也适合直播场景下的 AI 解说与自动操作。

使用风险:主要风险在于网络传输层安全(强烈建议配置 HTTPS)和身份验证令牌的保管(泄露可能导致账号被接管)。--webhook 参数若配置不当可能将游戏事件暴露至不可信端点。长时间运行的轮询进程可能因网络波动或服务器重启意外中断,需考虑异常重连机制。此外,作为第三方社区实现,与官方卡坦岛规则可能存在细微差异,竞技性玩家需注意规则一致性。

clawtan 内容

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