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。