经典文学卡牌对战学习系统
系统把原文精读、证据抽取、技能规则和回合对战连接起来。每张人物卡都必须回到原著证据，AI 负责辅助抽取与解释，胜负结算必须由后端状态机完成。
1. 课题的意义、目的
- 掌握游戏规则引擎、回合状态机、卡牌数据模型和前后端交互设计方法。
- 熟悉大语言模型在文本理解、结构化抽取、规则生成和内容校验中的应用边界。
- 理解经典文学中的人物动机、关键选择、冲突结构及其数字化表达方式。
- 培养学生把文本精读、知识抽取、游戏机制设计和 AI 辅助开发结合的综合能力。
- 提升学生对 AI 生成内容进行证据校验、规则约束和文化审校的能力。
2. 课题任务
设计并开发一个经典文学卡牌对战学习系统。系统内置不少于 3 个经典文学章节文本，例如《三国演义·长坂坡之战》《西游记·三打白骨精》《水浒传·武松十回片段》。学生选择章节后，系统通过大语言模型从原文中抽取关键人物、行为、动机、冲突和原著证据，生成武将卡或人物卡；每张卡必须包含人物名、卡牌类型、技能名、触发条件、技能效果、平衡性说明和原著依据。
玩家可选择两张以上卡牌进行本地回合对战。对战规则采用固定状态机，设置初始血量、核心资源点、技能冷却、行动阶段、结算阶段和胜负判定。对战过程应生成战斗日志，记录每回合出牌、技能触发、结算结果和胜负原因。系统需包含用户注册登录、章节选择、人物卡工坊、卡牌详情与证据链、卡组管理、回合对战、战斗记录、历史战绩、个人中心等功能模块。
3. 课题要求
- 系统包含注册登录、章节选择、卡牌生成、卡牌详情、卡组管理、对战、战斗日志、历史战绩等关键页面。
- 至少内置 3 个文学章节，每个章节可生成不少于 4 张人物卡；其中至少 1 个章节必须完成完整测试。
- AI 抽取结果必须返回结构化 JSON，字段缺失、引用原文不存在、技能效果无法执行时必须拒绝入库并提示重新生成。
- 每张卡的原著依据必须能在内置章节文本中检索到，避免 AI 编造情节。
- 对战规则必须由后端状态机结算，不得由 AI 在每回合随意解释胜负；AI 只参与非战斗阶段的规则建议、卡牌描述优化或战斗总结。
- 初始血量、资源点、技能冷却、克制关系必须形成平衡性说明，并通过不少于 10 局测试记录验证。
- 支持历史战绩、胜率统计和最近战斗回放列表；战斗日志完整保存。
- 第一版只做本地双人或玩家对抗简单 AI，不做实时联网对战、全本小说解析和通用游戏引擎。
- API Key 只存放在服务端，完成功能测试、边界测试和异常测试，撰写毕业设计说明书。
4. 四人同题差异化矩阵
| 方向 | 文学章节 | 差异化重点 | 特色功能 |
|---|---|---|---|
| A | 《三国演义·长坂坡之战》 | 心理威慑、忠义信任、谋略支援类技能 | 长坂坡战场事件卡 |
| B | 《西游记·三打白骨精》 | 真假识别、团队信任、妖怪变化类机制 | “识破”资源与证据链标注 |
| C | 《水浒传·武松故事片段》 | 力量对抗、酒量限制、环境风险类机制 | 连续战斗体力值系统 |
| D | 中国成语故事精选 | 四字成语、典故来源、策略克制关系 | 成语典故追问答题 |
四个方向不得共用同一章节和同一套技能数值，必须分别提交原著依据表和平衡性测试记录。
5. 参考资料
- Agnes 3.0 Flash 文本模型文档：https://agnes-ai.com/zh-Hans/docs/agnes-30-flash
- Agnes Image 2.5 Flash 图像模型文档：https://agnes-ai.com/zh-Hans/docs/agnes-image-25-flash
- 中国哲学书电子化计划：《三国演义》等公开文本：https://ctext.org/
- Flask 官方文档：https://flask.palletsprojects.com/
- Express 官方文档：https://expressjs.com/
- Vue 3 官方教程：https://cn.vuejs.org/guide/introduction.html
- 《软件工程：实践者的研究方法》、游戏关卡与数值平衡相关公开资料。
- 《毕业实践综合项目设计说明书撰写规范》。
6. 完成形式
- 系统源代码一份。
- 毕业实践综合项目设计说明书电子稿和打印版各一份。