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2026-10-21 15:07:19 +08:00
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77 changed files with 83 additions and 3421 deletions
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backend/core/basic/skill_effects.py
+59 -56
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@@ -26,7 +26,7 @@ SkillRef.name 只影响提示，不参与相等性和哈希；技能名称变更
| 新增或修改的影响 | 维护位置 | 要点 |
| --- | --- | --- |
| 技伤、冷却、攻击段数等普通关联 | 对应 `core/character/GF/职业/角色.py` 的技能类 `associate` | 通常不改引擎；目标属性应有默认值 |
| 随 VP、等级或自身参数变化的关联 | `associate` 中的 `Read`、`LevelTable`、`Select`、`when` | 旧动态 `effect` 仍兼容，新规则优先用表达式 |
| 随 VP、等级或自身参数变化的关联 | `associate` 中的 `Read`、`LevelTable`、`Select`、`when` | 动态目标使用 `effect`，数值和条件使用表达式 |
| 技能给其他技能加级 | `SkillEffect(attribute=SkillAttribute.LEVEL, operation=Operation.ADD, ...)` | value 直接填整数增量；只给已学习的目标加级 |
| 生命之树这类共享等级 | 目标技能的 `level_source` | 指向源技能名称，不再写等级 getter/no-op setter |
| 新增会被关联修改、并影响后续关联的参数 | 技能类默认值 + `skill_effect_types.py` 的 `SkillAttribute`、`STATE_ATTRIBUTES` | 新参数同时检查读写范围；状态属性自动属于输入属性 |
@@ -41,7 +41,7 @@ SkillRef.name 只影响提示，不参与相等性和哈希；技能名称变更
## 声明示例和数值约定
新代码优先使用 `skill_effect_types.py` 的不可变声明，`associate` 继续是数组，目标仍然使用技能名称数组：
关联统一使用 `skill_effect_types.py` 的不可变声明，`associate` 继续是数组，目标仍然使用技能名称数组：
```python
associate = [
@@ -94,41 +94,9 @@ associate = [SkillEffect(attribute=HunterAttribute.MARK_RATIO,
再使用 Read 表达式，不能直接读取尚未汇总的输出。条件可组合 `All`、`Not`、`GreaterThan`；
角色输出类型用 `OutputTypeStartsWith` 判断，所有条件均在建图时提供完整依赖。
### 旧字典兼容
以下片段放在对应技能类内，`data0` 为该来源技能的等级数据表：
```python
# 默认百分比：data0[lv] = 110 时，倍率为 1 + 110 / 100。
associate = [{'type': '*skillDamage', 'data': data0, 'skills': ['目标技能名称']}]
# 加级：data0[lv] = 1 时，给已学习目标增加 1 级。
associate = [{'type': '+lv', 'data': data0, 'ratio': 1, 'skills': ['目标技能名称']}]
```
上面是两种独立示例；需要同时生效时放进同一列表。`skills='*'` 仅选择伤害技能，关联被动技能时使用明确的名称列表。名称必须与目标 `name` 完全一致，当前不是按 UUID 匹配。
数据以来源技能等级索引，通常令 `data[0] = 0`。收集仍兼容旧公式：普通乘算为 `(1 + data[lv]/ratio) / (1 + data[0]/ratio)`，`cdReduce`、`cdRatio` 改用减号；加算为 `(data[lv] - data[0])/ratio`；覆盖 `=` 直接取 `data[lv]`。这里字典中的 `ratio` 是除数，区别于手雷精通类上的 `ratio` 参数。
女弹药的动态关联是现成参考：
```python
ratio = 1.0
def effect(self, old, new):
self.associate = [{
'type': '*skillDamage',
'data': [value * self.ratio for value in self.data0],
'skills': ['G-14手雷', 'G-35L感电手雷', 'G-18C冰冻手雷'],
}]
return super().effect(old, new)
```
三觉被动通过 `*ratio` 关联手雷精通。引擎先确定最终 `ratio=1.2`，再收集手雷倍率，所以精通 11 级对应 `1 + 110% × 1.2 = 2.32`。
## 职业规则
`associate` 可以混用新声明和旧字典。现有动态 `effect(old, new)` 作为兼容入口，在收集模式下以 `(0, 最终等级)` 执行；公共入口记录贡献，不修改目标。每次收集都从原始 `associate` 声明开始，取消 VP 时不会保留上一次分支。
`associate` 仅接受 SkillEffect/CharacterEffect，旧字典会直接报错。动态 `effect(old, new)` 作为目标构造入口，在收集模式下以 `(0, 最终等级)` 执行；公共入口记录贡献，不修改目标。每次收集都从原始 `associate` 声明开始，取消 VP 时不会保留上一次分支。
动态规则只能生成关联声明，不能在收集过程中直接修改角色或目标技能。需要修改关联产生方式时，应改用声明，而不是另写参数 setter 撤销旧倍率。元素师原先的 `ratio` 补偿 setter 已移除，避免与公共引擎重复应用。
@@ -212,7 +180,7 @@ from .skill_effect_types import (
# 状态属性定义在 skill_effect_types；技能类仍须提供相应默认值。
# 外部赋值触发重算的输入；登记在此不等于自动跟踪跨技能的该属性读取。
INPUT_ATTRIBUTES = STATE_ATTRIBUTES | {'vp', 'up', 'comboCol', 'stage', 'currentMode'}
# These are the scalar keys actually supported by CharacterBase.SetStatus.
# CharacterBase.SetStatus 实际支持的标量属性。
# 扩展前核对 SetStatus 的实际运算语义；特殊字段不能仅加入白名单。
CHARACTER_ATTRIBUTES = frozenset(attribute.value for attribute in CharacterAttribute)
_MISSING = object()
@@ -220,7 +188,7 @@ _MISSING = object()
@dataclass(frozen=True)
class SkillContribution:
"""统一后的来源贡献；新声明和旧字典最终都编译为此结构。"""
"""类型化效果求值后生成的不可变贡献，记录来源、目标及实际运算值。"""
source: object
"""提供本条效果的来源技能实例。"""
index: int
@@ -236,9 +204,10 @@ class SkillContribution:
def skill_effect_batch(method):
"""Keep external skill/stat changes outside the association baseline."""
"""将角色修改方法包入关联批次，使外部加成写入基础值，并在批次结束后重算。"""
@wraps(method)
def wrapped(self, *args, **kwargs):
"""有引擎时在批次内调用原方法；角色尚未初始化引擎时直接调用。"""
engine = getattr(self, 'skill_effects', None)
if engine is None:
return method(self, *args, **kwargs)
@@ -248,7 +217,11 @@ def skill_effect_batch(method):
class SkillEffectEngine:
"""技能关联引擎：管理输入基线，按依赖顺序解析状态，再汇总技能和角色输出。
每个角色独立持有一个实例；仅接受类型化声明，临时技能副本不受其管理。"""
def __init__(self, character):
"""绑定角色的技能实例，校验声明，并保存等级、状态参数和关联的初始基线。"""
self.character = character
self.skills = tuple(sorted(character.skills, key=lambda skill: skill.id))
self._members = {id(skill) for skill in self.skills}
@@ -259,6 +232,9 @@ class SkillEffectEngine:
if hasattr(skill, attr)
}
self._associations = {skill: skill.associate for skill in self.skills}
for skill, declarations in self._associations.items():
for declaration in declarations:
self._validate_declaration(skill, declaration)
self._output_base = {}
self._depth = 0
self.resolving = False
@@ -272,60 +248,77 @@ class SkillEffectEngine:
self.unresolved_targets = set()
def owns(self, skill):
# skillInfo uses shallow copies; these are local render contexts.
# skillInfo 使用浅拷贝，仅用于本次技能输出计算。
"""判断技能是否为本引擎管理的原实例，排除 skillInfo 创建的临时副本。"""
return id(skill) in self._members
def changed(self):
"""标记状态与输出需要重算；不在批次内时立即解析。"""
self._dirty = self._state_dirty = True
if not self._depth:
self.resolve()
def set_level(self, skill, value):
"""按当前最终等级与 value 的差值调整基础等级，避免装备加级重复计入关联加级。"""
if skill.level_source is not None:
return
# += equipment bonuses must change the input, not copy already-derived
# mastery levels back into it. Input configuration uses set_input_level.
# 装备 += 加级只调整输入，不能把已计算的精通加级写回基础等级。
# 配置中的绝对基础等级通过 set_input_level 写入。
self._levels[skill] = min(skill.maxLv, max(0, self._levels[skill] + int(value) - skill.lv))
self.changed()
def set_input_level(self, skill, value):
"""将 value 作为配置中的基础等级写入并标记待重算，不立即解析；共享等级技能忽略此输入。"""
if skill.level_source is not None:
return
self._levels[skill] = min(skill.maxLv, max(0, int(value)))
self._dirty = self._state_dirty = True
def set_attribute(self, skill, name, value):
"""写入外部输入属性；状态属性同时更新基线，并触发或排队重算。"""
if name in STATE_ATTRIBUTES:
self._state_base[skill, name] = value
object.__setattr__(skill, name, value)
self.changed()
def is_learned(self, skill):
"""按基础等级判断是否已学习；共享等级技能按其最终等级判断。"""
if skill.level_source is not None:
return skill.lv > 0
return self._levels[skill] > 0
def read_level(self, skill):
"""收集时记录跨技能等级依赖；普通读取时按需解析尚未更新的状态。"""
if self.collecting is not None and self.collecting is not skill:
self._reads.add(skill)
elif self._state_dirty and not self.resolving:
self.resolve_states()
def record(self, source, target, attribute, operation, value):
"""将已求值的效果追加到当前来源的待汇总贡献中，不直接修改目标。"""
self._pending.append(SkillContribution(
source, len(self._pending), target, attribute, operation, value,
))
def missing_target(self, source, name):
"""记录被跳过的目标引用及来源技能，供职业规则审查。"""
self.unresolved_targets.add((source.name, name))
def collect_effect(self, source, declaration: EffectDeclaration):
"""Compile typed declarations into the same contributions as legacy rules.
@staticmethod
def _validate_declaration(source, declaration):
"""校验来源技能的单条声明类型；旧字典及其他不支持的类型直接报错。"""
if not isinstance(declaration, (SkillEffect, CharacterEffect)):
raise TypeError(
f'技能 {source.name} 的 associate 仅接受 SkillEffect/CharacterEffect，'
f'不支持 {type(declaration).__name__}'
)
Discovery reads structure only: no arithmetic or conditional branch is
evaluated before upstream state is ready. Inactive branches still expose
dependencies and possible state targets.
"""
def collect_effect(self, source, declaration: EffectDeclaration):
"""将来源技能的一条类型化声明解析为目标贡献。
建图阶段仅收集依赖和可能的状态目标，不计算表达式或按临时条件裁剪依赖。
求值阶段检查前置条件、武器和 when 条件，再记录实际贡献；必须在来源收集上下文中调用。"""
self._validate_declaration(source, declaration)
if self.collecting is not source:
raise RuntimeError('类型化效果只能由技能关联引擎收集')
for dependency in declaration.dependencies():
@@ -357,8 +350,8 @@ class SkillEffectEngine:
raise ValueError(f'类型化效果状态缺少默认值: {source.name} -> {target.name}.{attribute}')
if self._discovering:
# Retain legacy precondition level reads, but never prune graph edges
# based on its provisional result. New conditions should use `when`.
# 保留 precondition 中的等级读取依赖，但不根据临时结果裁剪依赖边。
# 新条件优先通过 when 声明。
source.precondition()
value = 0
else:
@@ -380,12 +373,15 @@ class SkillEffectEngine:
def _collect(self, skill, *, discover=False):
# 一个重算周期会多次调用 effect；职业实现只能构造声明并调用公共收集入口。
"""收集单个技能的贡献与读取依赖，并在结束时清理收集上下文。
discover=True 表示仅发现依赖；每次从初始声明开始，避免残留上次动态分支。"""
self._pending = []
self._reads = set()
if not skill.association_source:
return (), set()
# VP branches often only assign associate when enabled. Start from the
# declaration every time so disabling VP also removes the old branch.
# 动态 VP 分支可能仅在启用时覆盖声明；每次恢复初始声明，
# 确保取消 VP 后不会保留上次的分支。
skill.associate = self._associations[skill]
self.collecting = skill
self._discovering = discover
@@ -393,11 +389,9 @@ class SkillEffectEngine:
if skill.lv > 0:
skill.effect(0, skill.lv)
elif discover:
# A typed level assignment can activate an initially unlearned
# source; its static dependencies must already be in the graph.
# 等级覆盖可能激活尚未学习的来源，因此建图时也要收集其静态依赖。
for declaration in skill.associate:
if isinstance(declaration, (SkillEffect, CharacterEffect)):
self.collect_effect(skill, declaration)
self.collect_effect(skill, declaration)
return tuple(self._pending), self._reads.copy()
finally:
self.collecting = None
@@ -405,6 +399,7 @@ class SkillEffectEngine:
@staticmethod
def _combine(base, contributions):
"""按覆盖、加算、乘算的顺序汇总贡献；不同来源给出不同覆盖值时抛出冲突。"""
contributions = sorted(contributions, key=lambda item: (item.source.id, item.index))
overrides = {item.value for item in contributions if item.operation == '='}
if len(overrides) > 1:
@@ -417,6 +412,7 @@ class SkillEffectEngine:
)
def _restore_outputs(self):
"""撤销上次技能输出贡献并恢复基础值；原先不存在的属性一并删除。"""
for (target, attr), value in self._output_base.items():
if value is _MISSING:
object.__delattr__(target, attr)
@@ -427,6 +423,9 @@ class SkillEffectEngine:
def resolve_states(self):
# 依赖来源：level_source、跨技能 lv 读取、指向 STATE_ATTRIBUTES 的关联。
# 类型化 Read 可声明跨技能状态参数依赖；普通 Python 属性读取仍不会自动建边。
"""恢复输入基线、建立依赖图，并按拓扑顺序解析最终等级和状态参数。
共享等级源缺失、循环依赖或求值时新增依赖与状态目标均报错；本阶段不应用输出贡献。"""
if self.resolving or not self._state_dirty:
return
self.resolving = True
@@ -458,7 +457,7 @@ class SkillEffectEngine:
states = defaultdict(list)
for skill in order:
# All upstream level/parameter contributions are ready now.
# 拓扑顺序保证上游等级和参数贡献已完成计算。
if skill.level_source is not None:
skill._lv = resolve_skill(self.character, skill.level_source).lv
contributions, reads = self._collect(skill)
@@ -483,6 +482,7 @@ class SkillEffectEngine:
self.resolving = False
def resolve(self):
"""先解析最终状态，再按目标属性汇总并应用输出贡献；没有待处理变化时直接返回。"""
if self.resolving or not self._dirty:
return
self.resolve_states()
@@ -513,6 +513,9 @@ class SkillEffectEngine:
def batch(self):
# 最外层先撤销技能输出贡献，让装备等外部写入落在基础值上，再统一重建。
# 这里只隔离技能贡献，不解决装备规则彼此之间的执行顺序依赖。
"""批量接收外部修改，在最外层批次正常结束后统一重算。
进入最外层时先撤销技能输出贡献，使修改落在基础值上；支持嵌套，但不处理装备间的顺序依赖。"""
outermost = not self._depth
if outermost:
self.resolving = True