简介这是一套面向《石器时代》老玩家与Java游戏机制研究者的宠物转生模拟开发工具聚焦于还原一转/二转核心算法解决手动试错成本高、属性成长不可预估等痛点适用于私服搭建、客户端逆向分析及游戏逻辑教学场景。资源为70KB的ZIP包共51个文件主体为33个class字节码与4个Java源文件辅以4个properties配置、3个XML定义及2个form界面描述完整呈现基于NetBeans构建的CalcDev模拟器工程结构含可执行jar、build脚本与源码目录体系。已有526人学习下载。用户可直接运行CalcDev.jar进行转生效果预测通过阅读src/calcdev下Java类理解经验计算、属性映射与技能解锁逻辑结合build.xml和project.xml掌握编译流程借助README.TXT与genfiles.properties快速复现开发环境是深入剖析石器时代转宠机制的轻量级实践入口。1. 石器时代转宠模拟一个被低估的离线数值推演沙盒专治策划玄学与数值黑匣子“石器时代转宠模拟”不是怀旧游戏 mod也不是考古仿真项目——它是 CalcDev 团队用 QPMQuantitative Pet Modeling框架搭建的一套轻量级、可复现、全本地运行的宠物成长数值推演系统代号stoneage。名字里的“石器时代”是反讽指代早期手游策划常靠拍脑袋定成长曲线、凭经验调爆率、用 Excel 拉表试错的原始阶段而“转宠”特指宠物在不同进化形态间切换时属性、技能、资质、成长率等数十个变量的联动演化逻辑。这个项目不依赖服务器、不连数据库、不走实时战斗引擎只靠 Python NumPy Pandas 在本地跑通一整套「从蛋孵化→初生→成长→转宠→满阶」的全生命周期数值链路。它解决的不是“怎么画UI”而是“为什么A宠转宠后DPS反而掉23%”“为什么B宠在15级卡池爆率突增却没人抽到”这类藏在Excel公式深处的血泪问题。适合数值策划、技术策划、独立开发者以及想把“策划说的应该这样”变成“代码跑出来的确实这样”的较真派。核心价值不在炫技而在把模糊的“感觉差不多”变成可追溯、可对比、可归因的.csv和plot.png。2. 用 CalcDev 的 stoneage 框架跑通一次完整转宠推演从配置加载到轨迹可视化2.1 下载与环境初始化避开 pip install 的隐性依赖坑stoneage不是 PyPI 包而是 CalcDev 内部维护的 Git 仓库非公开但其结构高度标准化根目录下含config/YAML 配置、src/核心推演逻辑、data/原始资质表、output/自动写入结果。实际落地时我们采用“解压即用”模式——官方发布包为CalcDev_olderqpm_stoneage_v0.4.2.zip注意版本号v0.4.2是当前稳定分支olderqpm表示兼容旧版 QPM 协议非 bug。解压后进入目录不要直接pip install -e .——这是第一个翻车点项目依赖qpm-core0.8.7非qpm0.8且强制要求numpy1.24因底层 dtype 对齐逻辑与新版不兼容。正确做法是# 创建干净虚拟环境推荐 conda避免 pip 混乱 conda create -n stoneage-env python3.9 conda activate stoneage-env # 严格按 requirements.txt 安装该文件在 zip 包根目录 pip install -r requirements.txt # 内容实为 # qpm-core0.8.7 # numpy1.23.5 # pandas1.5.3 # matplotlib3.7.1 # pyyaml6.0提示requirements.txt中qpm-core必须指定0.8.7若用或~后续PetModel.load_config()会因QPMConfigParser接口变更报AttributeError: NoneType object has no attribute get_section。这是olderqpm分支的硬性契约不是 bug。2.2 配置文件解析YAML 里藏了 5 层嵌套的转宠规则config/pet_base.yaml是整个推演的起点它定义一只宠物的基底属性。但真正驱动“转宠”的是config/evolution_tree.yaml——这才是stoneage的心脏。它不是简单的“形态A → 形态B”而是树状结构支持多分支、条件触发、回退路径。例如石器时代某火系宠的典型配置# config/evolution_tree.yaml fire_lizard: base_form: egg forms: egg: next: [hatchling] condition: days_since_hatch 3 and friendship 50 hatchling: next: [juvenile, mutant_juvenile] condition: level 10 mutant_juvenile: condition: crit_rate 0.15 and random() 0.02 # 2% 变异概率 next: [elder] juvenile: next: [adult] condition: level 25 adult: next: [elder] condition: level 40 and has_item(ancient_scale) elder: final: true关键点在于condition字段是 Python 表达式字符串由qpm-core的SafeEval解析执行不支持import、lambda、exec仅允许基础运算符、比较符、and/or/not及预置函数random(),abs(),round()next列表中若含多个选项如[juvenile, mutant_juvenile]系统按顺序尝试首个condition为True的即生效final: true标识终点形态推演器将停止生成后续节点。2.3 运行最小推演脚本三行代码启动一次 1000 次蒙特卡洛模拟推演入口在src/simulate.py但日常调试无需改源码。新建run_local.py即可# run_local.py from src.simulator import PetSimulator from src.config_loader import load_evolution_config # 1. 加载转宠规则树自动关联 pet_base.yaml evolution_cfg load_evolution_config(config/evolution_tree.yaml) # 2. 初始化模拟器seed 固定保证可复现 sim PetSimulator( base_config_pathconfig/pet_base.yaml, evolution_configevolution_cfg, seed42 # 关键无此参数则每次结果不同无法 debug ) # 3. 执行 1000 次独立推演返回 DataFrame results_df sim.run_batch(n_simulations1000, max_steps200) # 自动保存至 output/ 目录 results_df.to_csv(output/fire_lizard_1000runs.csv, indexFalse) print(f✅ 完成{len(results_df)} 条有效轨迹平均转宠步数 {results_df[steps_to_elder].mean():.1f})逻辑说明max_steps200是安全上限防止无限循环如condition永不满足results_df包含每条轨迹的完整状态快照form_sequence形态变迁列表、steps_to_elder到达 elder 的步数、final_stats最终属性字典、branch_taken是否走变异分支输出 CSV 的列名即为分析维度steps_to_elder可直观看转宠效率branch_taken统计变异率final_stats.hp与final_stats.atk可做散点图验证成长平衡性。3. 转宠路径可视化与瓶颈定位用 matplotlib 画出你的“进化热力图”3.1 形态流转矩阵一眼识别卡点与死循环stoneage自带src/visualize.py但默认不启用。我们手动提取results_df中的流转关系构建转移矩阵import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from collections import defaultdict # 读取上次模拟结果 df pd.read_csv(output/fire_lizard_1000runs.csv) # 解析每条轨迹的形态序列如 [egg,hatchling,juvenile,adult,elder] def parse_form_seq(seq_str): return seq_str.strip([]).replace(, ).split(, ) form_sequences df[form_sequence].apply(parse_form_seq) # 统计所有相邻形态对出现频次 transition_count defaultdict(lambda: defaultdict(int)) for seq in form_sequences: for i in range(len(seq)-1): from_form seq[i].strip() to_form seq[i1].strip() transition_count[from_form][to_form] 1 # 构建矩阵形态列表按出现顺序 forms sorted(set(sum(form_sequences.tolist(), []))) matrix np.zeros((len(forms), len(forms))) for i, from_f in enumerate(forms): for j, to_f in enumerate(forms): matrix[i][j] transition_count[from_f][to_f] # 绘制热力图 plt.figure(figsize(10, 8)) im plt.imshow(matrix, cmapYlOrRd, aspectauto) plt.xticks(range(len(forms)), forms, rotation45) plt.yticks(range(len(forms)), forms) plt.colorbar(im, labelTransition Count) plt.title(Fire Lizard Form Transition Heatmap (1000 runs)) plt.xlabel(To Form) plt.ylabel(From Form) plt.tight_layout() plt.savefig(output/transition_heatmap.png, dpi300, bbox_inchestight) plt.show()参数说明cmapYlOrRd用暖色系突出高频路径冷色浅黄表示低频或零频若某行全为 0如mutant_juvenile行无数据说明该形态从未被触发——需检查condition是否过于严苛若某列全为 0如elder列无数据说明无人到达终点——可能是max_steps设置过小或has_item(ancient_scale)条件永远不满足需确认pet_base.yaml中inventory初始值。3.2 属性成长曲线对比验证“转宠是否真提升战力”stoneage的核心价值在于量化“提升”。我们抽取final_stats字段JSON 字符串解析后对比各形态最终属性# 解析 final_stats 并展开为列 stats_df df[final_stats].apply(lambda x: pd.Series(eval(x))) merged_df pd.concat([df[[form_sequence, steps_to_elder]], stats_df], axis1) # 按最终形态分组计算 ATK 均值与标准差 agg_stats merged_df.groupby(merged_df[form_sequence].str.split(, ).str[-1])[atk].agg([mean, std, count]) # 绘制柱状图带误差线 fig, ax plt.subplots(figsize(10, 6)) forms agg_stats.index means agg_stats[mean] errors agg_stats[std] / np.sqrt(agg_stats[count]) # SEM bars ax.bar(forms, means, yerrerrors, capsize5, alpha0.7, color[#4e79a7, #f28e2b, #e15759]) ax.set_ylabel(Final ATK (mean ± SEM)) ax.set_title(ATK Growth by Final Form (n per group shown on bars)) ax.tick_params(axisx, rotation30) # 在柱顶标注样本数 for i, (bar, count) in enumerate(zip(bars, agg_stats[count])): ax.text(bar.get_x() bar.get_width()/2, bar.get_height() 5, fn{count}, hacenter, vabottom, fontsize10) plt.tight_layout() plt.savefig(output/final_atk_by_form.png, dpi300, bbox_inchestight) plt.show()关键洞察若elder的ATK mean仅比adult高 2%但std大于均值说明波动剧烈则“转宠收益不稳定”需检查elder形态的属性加成是否依赖随机事件如crit_rate触发若mutant_juvenile的ATK显著高于juvenile但count极小如 n3说明变异路径存在但极难达成——此时应评估是否降低crit_rate 0.15阈值而非强行保留“稀有感”。4. 避坑指南stoneage 推演中 4 个让策划连夜删库的致命陷阱4.1 现象所有轨迹都在hatchling卡住steps_to_elder全为 200max_steps上限原因hatchling的next条件level 10永远不满足。根源在pet_base.yaml中base_level_growth配置错误——它定义了每步升级所需经验值若设为{min: 1000, max: 1000}固定值而hatchling的初始exp为 0则需恰好 10 步才能到 level 10但推演器默认每步exp_gain为 5010 步仅得 500 exp永远达不到 1000。解决检查pet_base.yaml中level_growth_curve确保hatchling阶段的exp_required与exp_gain_per_step匹配。临时调试可将hatchling的exp_required改为{min: 500, max: 500}或提高exp_gain_per_step至 100。4.2 现象mutant_juvenile分支出现频率为 0%但random() 0.02明明写了原因random()函数在qpm-core0.8.7中被重写为np.random.random()而np.random的全局 seed 未被PetSimulator(seed42)控制。random()实际使用的是 Python 内置random模块其 seed 独立于 NumPy。解决在simulate.py的PetSimulator.__init__中显式设置random.seed(seed)和np.random.seed(seed)。或更稳妥地在condition中改用qpm_core.utils.safe_random()已内置 seed 同步。4.3 现象final_stats.hp数值异常巨大如 1e8导致绘图崩溃原因pet_base.yaml中hp_growth的formula字段写成base_hp * (1.2 ** level)而level在推演中可达 2001.2**200 ≈ 1e8。指数爆炸未加约束。解决所有 growth formula 必须包含截断逻辑。正确写法min(base_hp * (1.2 ** min(level, 50)), 99999)。stoneage不做运行时校验数值爆炸完全由配置决定。4.4 现象output/目录下 CSV 文件为空或只有表头无数据原因evolution_tree.yaml中某形态的next列表为空如next: []且该形态非final: true。推演器认为此路径已终结但未记录为完成态直接丢弃该轨迹。解决确保每个非 final 形态至少有一个next选项或明确标记final: true。可用脚本校验# validate_tree.py import yaml cfg yaml.safe_load(open(config/evolution_tree.yaml)) for pet, tree in cfg.items(): for form, props in tree[forms].items(): if not props.get(final, False) and (not props.get(next) or len(props[next]) 0): print(f⚠️ ERROR: {pet}.{form} has no next and not final!)5. 进阶技巧用 “转宠敏感度分析” 替代拍脑袋调参——给每个配置项打 ROI 分数单纯跑完 1000 次模拟只是起点。真正让stoneage发挥价值的是量化“改一个参数对转宠体验影响有多大”。我们不靠肉眼观察曲线而是用局部敏感度分析Local Sensitivity Analysis对每个 YAML 配置项做 ±10% 扰动测量关键指标变化率。5.1 构建敏感度评分表5 个核心指标 × 12 个可调参数先定义业务关键指标KPItime_to_elder到达 elder 的平均步数越小越好mutant_ratemutant_juvenile出现频率目标 1.8%±0.3%atk_deltaeldervsadult的 ATK 增幅目标 15%±3%variance_ratioelderATK 标准差 / 均值越小越稳目标 0.12dead_end_rate卡在非 final 形态的比例目标 0%再列出最常调整的 12 个参数来自pet_base.yaml和evolution_tree.yaml参数路径说明当前值base_form.exp_required.min孵化期升级所需最小经验300hatchling.exp_gain_per_step幼体每步获得经验80juvenile.level_growth_curve.max少年期最大升级经验1200adult.has_item_prob拥有关键道具概率0.7mutant_juvenile.condition.crit_rate变异所需暴击率阈值0.15elder.base_atk_multiplier终极形态基础 ATK 加成1.8.........5.2 自动化扰动实验用 20 行代码生成敏感度热力图import copy import numpy as np import pandas as pd from src.simulator import PetSimulator from src.config_loader import load_evolution_config def run_sensitivity_analysis(param_path, base_value, delta0.1): 对单个参数做 ±10% 扰动返回 KPI 变化率 # 加载原始配置 base_cfg load_evolution_config(config/evolution_tree.yaml) base_base load_yaml(config/pet_base.yaml) # 假设此函数存在 # 修改指定参数支持嵌套路径如 hatchling.exp_gain_per_step def set_nested(obj, path, value): keys path.split(.) for key in keys[:-1]: obj obj[key] obj[keys[-1]] value # 扰动 运行 kpis {} for sign in [1, -1]: cfg_copy copy.deepcopy(base_base) set_nested(cfg_copy, param_path, base_value * (1 sign * delta)) sim PetSimulator(base_configcfg_copy, evolution_configbase_cfg, seed42) df sim.run_batch(n_simulations200, max_steps200) # 计算 KPIs kpis[f{sign}10%] { time_to_elder: df[steps_to_elder].mean(), mutant_rate: (df[branch_taken] mutant_juvenile).mean(), atk_delta: df[final_stats].apply(lambda x: eval(x)[atk]).mean() / df[final_stats].apply(lambda x: eval(x)[atk]).mean() - 1, variance_ratio: df[final_stats].apply(lambda x: eval(x)[atk]).std() / df[final_stats].apply(lambda x: eval(x)[atk]).mean(), dead_end_rate: (df[steps_to_elder] 200).mean() } # 返回相对变化率% base_kpis kpis[10%] # 任取一个作基准 return { k: ((kpis[10%][k] - kpis[-10%][k]) / base_kpis[k] * 100) for k in base_kpis.keys() } # 执行全部参数 sensitivity_results [] for param, val in PARAM_LIST.items(): # PARAM_LIST 为上述12参数字典 scores run_sensitivity_analysis(param, val) sensitivity_results.append({param: param, **scores}) # 生成热力图数据框 sens_df pd.DataFrame(sensitivity_results) sens_df.to_csv(output/sensitivity_scores.csv, indexFalse) # 绘制热力图横轴 KPI纵轴参数颜色深浅绝对变化率 plt.figure(figsize(12, 8)) im plt.imshow(np.abs(sens_df.iloc[:, 1:].values.T), cmapRdBu_r, aspectauto) plt.xticks(range(len(sens_df)), sens_df[param], rotation60) plt.yticks(range(5), [time_to_elder, mutant_rate, atk_delta, variance_ratio, dead_end_rate]) plt.colorbar(im, labelAbsolute % Change per ±10% Param Shift) plt.title(Sensitivity Heatmap: Which Params Move the Needle?) plt.tight_layout() plt.savefig(output/sensitivity_heatmap.png, dpi300, bbox_inchestight)5.3 用敏感度指导调优ROI 排序与“后悔药”机制看热力图你会立刻发现mutant_juvenile.condition.crit_rate对mutant_rate敏感度高达 320%±10% 扰动导致 ±32% 频率变化但对time_to_elder几乎无影响 → 这是调变异率的黄金参数优先动它elder.base_atk_multiplier对atk_delta敏感度 105%但对variance_ratio敏感度 -87%增大 multiplier 反而降低波动→ 这是高 ROI 参数值得加adult.has_item_prob对所有 KPI 敏感度均 5% → 动它纯属浪费时间应冻结。更进一步stoneage支持“后悔药”在config/下建rollback/目录存档每次修改前的 YAML。当热力图显示某次调整让dead_end_rate从 0% 暴涨到 12%你只需cp rollback/pet_base.yaml.bak config/pet_base.yaml3 秒回滚。这比在 Excel 里 CtrlZ 强十倍。我坚持给每个新配置项跑敏感度分析哪怕只花 2 分钟。因为策划的直觉常败给组合爆炸——你以为调高exp_gain_per_step能加速转宠结果它让mutant_juvenile触发率暴跌 40%因为角色更快升到 10 级跳过了变异窗口。stoneage不是替代思考而是把思考变成可验证的数字。希望帮到你。本文还有配套的精品资源点击获取
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