项目志

这个站上的每一次构建——产品、工具与方法论，互相引流。

肉鸽/卡牌数值审计工作台

游戏数值设计 × Agent Harness：LLM 负责理解、编排与解释，确定性引擎负责数值正确。面向肉鸽/卡牌构筑的平衡性审计与数值建模——查表、改表、模拟、推演在一个对话式工作台完成。

构建故事 · 把 20 多个零依赖数值引擎纯函数包装成 34 个 agent 工具，写操作经 dry-run diff 与人工确认两段式落盘，LLM 无法绕过。示例工作区收录肉鸽格斗 24 张真实数值表，每一次工具调用与变更都留在轨迹里可查。

数值引擎装进任意 MCP 宿主

同一套数值引擎的 MCP 分发形态：xlsx 表导入、成长曲线审计、战斗/抽卡模拟、跨表对账等确定性工具，接入任意支持 MCP 的 AI 编码宿主。LLM 只负责编排，数值全部由引擎计算。

构建故事 · 从站内 34 个 agent 工具出发，以薄映射层裁剪出适配宿主的审计工具面，零侵入 round-trip 设计保证工具行为与站内一致。npx 一行装入 Claude Code、ZCode、Cursor 等宿主，无需克隆仓库。

npm 包页 GitHub 仓库npx -y mcp-server-gamenumerics

AI 新手村 · 关卡训练场

AI 时代的关卡训练场与新手村应用：打开 /village 即可进入关卡训练场，匿名免登录，在线可玩。

构建故事 · 一个全栈应用：Clerk 认证、Supabase 数据库、智谱 GLM 驱动内容，从需求到上线由 AI 协作构建。训练场做了匿名免登录设计——不注册也能先玩起来。

域专才编排 · 人在回路

驱动本项目日常开发的 AI 编排系统：需求澄清 → 任务分解 → 方案审查 → 多 Agent 并行实现 → 代码审查 → 提交归档，一条固定的标准流程。

CLARIFYING

需求澄清

人工确认点

DECOMPOSING

任务分解

PLAN_REVIEW

方案审查

≥8

IMPLEMENTING

多 Agent 并行实现

并行派发

REVIEW

代码审查

≥7

CLEANUP

清理验证

COMMITTING

提交归档

① IMPLEMENTING 节点为并行域专才派发datauipages… 按域边界并行推进，互不交叉

② 质量门禁写死在流程里： PLAN_REVIEW ≥8 / REVIEW ≥7，不达标不过闸

③ CLARIFYING 是唯一人工确认点（人在回路），确认后全流程自主推进

构建故事 · 人类只在需求澄清环节做单点确认，其余全流程自主推进。质量门禁写死在流程里：方案审查 ≥8 分、代码审查 ≥7 分，不达标不过闸。这套流程本身就是本项目每次发版的真实执行路径——你现在读到的这页，也是它交付的。

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