核心用法
PetRPG 是一款为 AI Agent 设计的电子宠物养成系统，采用 Tamagotchi 经典玩法。用户通过命令行与宠物互动：孵化蛋、喂食、玩耍、查看状态，最终进化为传奇形态。核心命令格式为 python scripts/pet.py [宠物名] [指令]，支持 feed/play/status 等操作。对战系统采用回合制，通过 battle.py 挑战其他宠物。
进化系统是该 Skill 的深度机制：宠物经历 Egg → Baby → Teen → Adult → Legendary 五个阶段，进化分支由培养风格决定——高友善值（70+）走向 Guardian 支援型，低友善值（≤30）走向 Warrior 攻击型，中间值为 Balanced 均衡型。六个核心属性（健康、饥饿、快乐、力量、速度、智力）相互关联，影响战斗表现。
A2A 多人功能为可选扩展，通过 online.py 实现跨 Agent 宠物挑战。成就系统包含 10 个里程碑，从首次孵化到传奇进化，提供 XP 奖励形成正反馈循环。
显著优点
极致安全：仅使用 Python 标准库，零第三方依赖，零网络请求，零敏感信息访问。静态、动态、依赖、网络、隐私、威胁情报六项安全检测全部满分通过，达到 S+ 顶级安全评级。
轻量便携：875 行代码、5 个文件实现完整游戏循环，无需安装任何包，即开即用。ASCII 艺术风格带来复古沉浸感，对终端环境零负担。
扩展友好：模块化架构（pet/battle/achievements/online 分离），进化分支与成就系统预留了丰富的扩展空间。A2A 功能完全可选，不影响单机体验。
Agent 原生：从设计之初即为 AI Agent 场景优化，命令行接口天然适配自动化调用，状态输出结构化便于解析。
潜在缺点与局限性
功能精简：作为最小可行产品，缺少图形界面、音效、复杂动画等感官体验，依赖 ASCII 艺术的表现力有限。
A2A 未经验证：虽然单机部分已通过安全认证，但文档中标记为 "OPTIONAL" 的 A2A 多人模块在报告中未实际测试。若用户启用未来版本的网络功能，安全边界将发生变化。
数据持久化单一：游戏数据存储于本地 JSON 文件，无自动备份机制，误删或文件损坏将导致进度丢失。
平衡性待调优：进化路径的阈值设定（友善值 70+/30-）和属性成长公式未公开，可能存在最优解固化风险。
适合的目标群体
- AI Agent 开发者：需要为 Agent 提供休闲交互能力、情绪调节机制或长期记忆测试场景
- CLI 爱好者：偏好终端环境、追求极简工具链的复古游戏玩家
- Python 学习者：研究标准库应用、游戏状态机设计、小型项目架构的编程入门者
- 多 Agent 系统测试者：验证 A2A 协议、探索 Agent 间社交协作的实验场景
使用风险
性能风险极低：纯计算型任务，无 IO 密集型操作，内存占用可忽略。
依赖风险为零：标准库-only 设计彻底消除了供应链攻击面，无需关注 CVE 漏洞。
数据风险可控：本地 JSON 存储意味着无云端泄露风险，但用户需自行承担文件备份责任。建议定期备份 data/achievements.json。
功能风险提示：当前版本 A2A 模块为空壳或未启用，若未来更新引入真实网络功能，需重新评估安全等级。建议固定版本使用或审查后续更新日志。
兼容性风险：Python 标准库在不同版本间高度稳定，但 ASCII 艺术渲染效果受终端字体影响。