前言最近沉迷于 Battlesnake一个让你用代码控制蛇去厮杀的在线竞技平台。说白了就是把童年的贪吃蛇游戏变成了多条蛇互相算计、抢食物、互相卡位置的修罗场。今天就来水一篇技术口水文聊聊我是怎么把我的蛇从开局就撞墙养成能苟到决赛圈的。Battlesnake 是个啥简单来说Battlesnake 是一个 HTTP 服务对战平台。你需要部署一个 Web 服务平台会在每一回合给你发请求告诉你当前棋盘的状态你的蛇、敌人的蛇、食物的位置然后你需要返回一个方向up、down、left、right。核心的几个接口/move 才是真正的战场其他都是陪衬。第一阶段先别让自己作死新手蛇 80% 的死法都是自杀撞墙、撞自己、撞别人。所以第一步根本不是想着赢而是先活下来。pythondef move(game_state):my_head game_state[you][body][0]my_body game_state[you][body]board_width game_state[board][width]board_height game_state[board][height]# 四个方向的安全性is_move_safe {up: True, down: True,left: True, right: True}# 别撞墙if my_head[x] 0:is_move_safe[left] Falseif my_head[x] board_width - 1:is_move_safe[right] Falseif my_head[y] 0:is_move_safe[down] Falseif my_head[y] board_height - 1:is_move_safe[up] False# 别撞自己和别人的身体# ... 省略一堆坐标判断 ...safe_moves [m for m, safe in is_move_safe.items() if safe]return {move: safe_moves[0] if safe_moves else up}这一步做完你的蛇就能从开局即送进化到能活几十回合了。是不是很有成就感并不第二阶段吃就完事了光活着不行蛇越长越强也越长越容易把自己困死矛盾。这时候需要让蛇往食物方向走。最朴素的办法就是计算曼哈顿距离朝最近的食物移动。pythondef distance(a, b):return abs(a[x] - b[x] abs(a[y] - b[y]))但是直接朝食物冲会带来新问题你可能为了一口吃的钻进死胡同。所以贪吃的前提是——这条路得有退路。第三阶段洪水填充Flood Fill拯救世界这是新手蛇和能看的蛇之间的分水岭。洪水填充算法用来计算如果我往某个方向走那个方向还剩多少可活动空间。如果某个方向看起来安全但走过去只有 2 格空间而你的身体有 10 格长那就是钻进棺材里。pythondef flood_fill(start, obstacles, width, height):visited set()stack [start]while stack:x, y stack.pop()if (x, y) in visited:continueif x 0 or x width or y 0 or y height:continueif (x, y) in obstacles:continuevisited.add((x, y))stack.extend([(x1, y), (x-1, y), (x, y1), (x, y-1)])return len(visited)策略就变成了在所有安全方向里选择洪水填充面积最大的那个方向。这一招能避免 90% 的自己把自己围死的惨剧。第四阶段头对头的博弈Battlesnake 有个残酷规则两条蛇头对头相撞时长的吃掉短的一样长则同归于尽。这就引入了博弈思维如果敌人比我短我可以主动去怼它的头逼它让路甚至吃掉它。如果敌人比我长那块敌人头部的四个相邻格子就是死亡区域要躲远点。所以在做决策时要把敌人下一步可能到达的格子也标记为危险区如果敌人更长。# ...进阶要不要上 Minimax玩到后面你会发现纯启发式的规则总有漏洞。这时候大佬们会祭出 Minimax Alpha-Beta 剪枝把对手当成会做最优决策的敌人往前推演几步。但说实话Battlesnake 每回合有时间限制通常 500ms蛇一多搜索空间爆炸深度搜不了几层。所以实战中往往是 启发式规则 浅层搜索 的混合策略。强如顶级蛇还会上蒙特卡洛树搜索MCTS甚至机器学习。一些方法论1. 【初始化Prompt】读取规则后续所有改动都是基于规则 和 AI生码质量友好来展开 接下来我会给出我训蛇的策略你先别写代码先reivew下当前的Prompt 是否有不确定性的问题你的判断点可以是规则、AI生码质量、battlesnake社区、 battlesnake社区中的Top算法等 注意规则一律按快手贪吃蛇规则来社区只看经验和算法 然后转换成快手规则版本。最后把确定的问题列出来先向我确认是否需要修改后才进行修复修复时注意修复质量必须AI生码友好最后把修复后的Prompt 存储为snakePromt.md 2. 根据《snakePromt.md》开始生成训练蛇代码你准备好后我会给你发初版Prompt2. 【生码】《初版Prompt》3. 【review代码】第一轮自由扫描充分review生成代码与prompt的一致性列出prompt里有但代码没实现的逻辑以及代码里有但需求没提到的行为第二轮有目标的验证补充自检1. 碰头判断2. 包夹风险有第三者在附近时压制弱蛇的奖励需要降低到几乎没有不再主动往夹缝走3. 追尾判断4. 单通路惩罚统计蛇头移动后四个方向中有几个是可通行的邻格countSafeExits若 ≤1 则说明此位置几乎只进不出单通路扣一定分若仅 2 个出口也扣一定分以此阻止蛇主动钻入窄道。4. [构建测试集] :因为我们后续需要调试我们的贪吃蛇所以我需要构建一套完整的测试体系1. 你需要基于快手贪吃蛇的规则把rules仓库的测试场景转换成对应格式后整理成测试用例 2. 后续我们会进行模拟对战你需要把每回合的失败 或者 有问题的场景记录下来整理成测试用例防止错误重现 3. 代码推导读代码列出所有if边界条件每个边界构造 2 个场景刚好触发 / 刚好不触发、列出 Prompt 和代码的不一致处→ 每处不一致构造 1 个场景、开新会话让 AI 审计代码找漏洞→ 每个漏洞转成 1 个场景 后续每次修改都需要过 一遍我们的测试用例集5. 【部署】6. 【开始对局】多开对局复制日志优化策略同时把问题记录成测试用例不是所有都改 而是高频问题、真实问题才改-需要真实的 记得要说蛇名 【结合当前代码看看battlesnake top选手策略中 哪些策略可以解决我们当前的问题】7. 任务:1. 先复现:对照代码,逐行算出当前这一帧 move() 为什么选了错的方向​ —— 指出是哪个模块、哪几个加减分项,导致错误方向总分更高。​ (必须基于代码真实算分,不准猜)2. 给最小改动:用权重微调优先,加/改逻辑其次,​ 能调数值就别动结构。说明改动如何让 expect.move 的总分反超。3. 反向检查:这个改动会不会让其他正常局面变差?​ 列出可能受影响的场景。4. 输出改后代码 diff。精调的改动优先级(写进 prompt)能用低风险手段解决就不用高风险:1. 调权重数值 ← 最优先(改一个常数,影响可控)2. 调阈值/分段边界 ← 次之(如 PANIC 线、谨慎模式倍率)3. 加一条加减分项 ← 谨慎(新增项要想清楚副作用)4. 改硬过滤/控制流 ← 最后手段(最容易引入新死法)粗调铁律(写进 prompt,防止模型乱改)1. 只改高频死因:出现 1 次的死法不动(可能是偶然),只打 TOP 2-3。频率优先于严重度。2. 保命类优先级永远最高:如果死因是撞死/自陷,改的是硬过滤/空间门槛,而不是加食物分。3. 一次粗调只动一类:撞墙就只动贴墙/边界相关,别顺手改食物权重。改完单独验证,避免耦合。4. 每条改动配一个它本该怎么走:模型必须说清改完后这一帧会改选哪个方向、为什么那是对的。5. 粗调产物:每个被定位的死亡帧,自动转成一个精调 case(见下),进用例库。粗调的改对了由这些 case 在精调阶段验证。1. 【精调】人工看 哪一步是正确的跟ai 讨论是否要改-需要真实的2. 【1v1 策略准备有时间就整】一些血泪经验永远先保命再谈骚操作。一条苟着的蛇能赢一堆莽夫。食物不是越多越好。血量满了就别贪长太快容易困死自己。优先占据棋盘中央机动性最高被逼到角落基本等于宣判死刑。本地搭个模拟器调试不然每次改代码都上线对战效率感人。延迟很关键。服务器响应慢了直接超时判负部署位置和代码性能都要抠。特点:保命第一,精算对抗,保二争一 风格:不光看这步死不死,还看几步后会不会被困死、被合围、被挤进角落 棋盘 19×19,4 蛇混战。三种食物:菜包子(40血1长)、蟠桃(回满血3长)、蜘蛛精(-60血1长,默认绕开)。 决策方式:四个方向各打分,谁高走谁。即时评分当主帅,深度4 极小化极大搜索当参谋(结果打6折加进去)。 铁律:保命惩罚 贪吃奖励 战术微调 优先级: 1. 障碍怎么算(地基,算错就撞死): - 扫所有蛇身记成墙,尾巴默认不记(下回合会缩让位) - 【关键】尾巴会不会缩,看 tailStays:蛇刚吃食物那回合尾巴不缩(body 末尾两节坐标重合)→ 这一拍尾巴仍当墙。漏判这个 吃桃子后撞死在自己尾巴上 - 要预判走过去之后的棋盘:我身体整体前推一格(新头入、尾按 tailStays 决定丢不丢),敌人照常去尾 → 得到未来一帧的占用快照,后面的空间检测都用它 2. 活命优先,硬性过滤(按死亡确定性分档,不要一刀切): - 确定死 −15000(一票否决,绝不主动选):墙壁 / 自身 / 对手身体 / 反向撞脖子 / 走进去出口0 - 可能死 −10000(赌注,优先级高于确定死):等长或更长对手的头旁格(H2H)。⚠️ H2H 不能当 fatal 直接剔除——平时它分极低不会被选,但绝境时它是唯一值得赌的活路;且 H2H 方向仍要进 minimax(评估赌赢后的局面),只有确定死才跳过搜索 - 比我短的对手头旁格 → 我更长就敢走进去抢人头(正分) 3. 空间安全门槛(每步必过,基于移动后快照): - 可达空间 自身长度 → 自陷,重罚 - 一步前瞻:数 next 出口 量走过去后的活动空间,越小罚越重 - next 三面被堵(死胡同)→ 罚 4. 长蛇盘绕区防自陷(静态空间会饱和骗人,必须动态预演): - 【核心】rolloutTrap:从落子后状态出发,贪心往最大空间方向一步步推,身体真实跟进(头入尾出)。可达空间第一次掉到 自身长度就判这条路会坍缩,坍缩越早罚越重 - 举例:up 第1步就崩(真陷阱)、right 第3步崩、down 第7步才崩 → 静态看三个一样,rollout 一跑就知道选 down - 只在看着空间够大时才跑(省时间,也不和门槛重复) 5. 防地图分割 / 边角陷阱: - 走廊检测:前方是不是长条窄路,只能进不能出 - 中心控制:开局 50 回合内,离棋盘中心越近越加分 - 【T15 边缘厌恶】连续距离场,越贴角空间越受压;平时极轻,但附近 8 格有 ≥我长的大蛇压境时,惩罚随距角越近 × 压迫大蛇数放大 → 趁早往中间撤 6. 食物追逐(健康驱动 安全校验): - 脚下食物先问吃了会不会困死:空间 吃后长度 → 自陷,重罚(别为一口吃进死角);空间宽裕才给高分 - bfsDistance 找最近 3 个好食物,血越少越贪、越近越想要(梯度吸引) - 【T11 密集区】近处好食物扎堆按血量增益 / 距离加权求和;附近有大蛇则降权(防钓鱼) - 【T12 桃子】蟠桃在 1~2 格内给高额定额奖励,看到就抢 - 食物优先级:蟠桃 菜包子 蜘蛛精(仅 HP80 且开阔才考虑,吃前先算先吃蜘蛛再补血这笔账划不划算) 7. 抢食竞速(别白跑): - 【T6】bfsDistance 比我到食物 vs 威胁敌到食物谁快 → 我快就抢,对手快就换方向 - 区分威胁敌和弱竞争者两套逻辑 8. 四蛇博弈 / 围杀: - 【T9 危险邻居】周围 ≥我长的蛇越多越罚 - 【T10 头路冲突】大蛇头离 next 1~2 格,按距离分级罚 - 【T2 围杀弱敌】弱敌移动前后的安全出口差分,我封得越死奖励越高 - 【T13 猎杀】比我小很多的敌人,确实在靠近时才给接近奖励;贴到它头边再量它残余空间定击杀奖励 - 【T14 合围预警】走到 next 后,看我下回合的安全出口有多少会被 ≥我长的敌头一步抢占;真正自由的出口只剩 0~1 个(被往死路赶)→ 重罚。这是弥补搜索只盯最近1敌的近视 9. 领地控制: - 【T7 空间分割】用我的身体把敌头隔到可达区外,隔开且我地盘明显更大 → 奖励 - 【T4 领地】从我头 所有近敌头多源 BFS,每格归最先到达方,同时到为争夺区;我独占格越多越加分,占比过半再加奖励(本质 Voronoi 划分) 10. 追尾保底: - 空间紧时看能否在自身长度内绕回自己的尾巴,能则小奖励,形成可循环生存回路 - 严格只追己尾,绝不赌别人的尾巴会让开 11. 深度4 极小化极大搜索(参谋,不是主帅): - Paranoid:我方层取最大、敌方层取最小(假设对手专门害我),αβ 剪枝 - 每递归一层 depth−1(depth4 即我→敌→我→敌共4层) - 走子对齐平台:加头去尾,吃食物则末尾复制尾段、长度1、回血封顶100 - 叶子评估:我空间×1.5 − Σ敌空间×0.5 长度比较(比敌长100/短−100)(量谁的空间先抠掉谁的头) - 敌方层只精算最近 1 敌(降复杂度,近视由 T14/T15 补) - 每 128 节点查一次表,逼近 400ms 立刻收手当叶子返回(随时可叫停,绝不超时) 12. 主决策流程: - 【快速通道(带守卫)】相邻格有好食物且不自陷 出口≥2 无对头送死 → 直接吃;两道守卫:①对头碰撞检查(≥我的敌人能抢到就不吃)②吃后跑 rollout,会坍缩就放弃、交回正常评分 - 四方向各跑评分拿基础分 - 取最近 2 敌,对每个活方向跑深度4 搜索,结果 ×0.6 加进基础分;死路跳过,超 350ms 不再搜 - 【绝境兜底】最高分掉到 −10000 及以下(全是死路)时,按三级优先级挑:① 真活路(不撞墙/身体/碰头)② H2H 赌注(赌对手避让)③ 认命(四面确定死保持原值)。兜底绝不因省事走进确定死的墙/身体 - 全程 try-catch,异常时也按避确定死兜底,默认 down(评分→搜索→异常三层兜底) 13. 核心算法:tailStays 障碍 移动后快照 硬性过滤 空间门槛 动态 rollout 自陷检测 走廊/边角厌恶 地图分割 健康驱动食物 抢食竞速 合围预警(T14) 猎杀安全 领地 Voronoi 追己尾 深度4 Paranoid Minimax 折算Battlesnake 是个能让人上头的好东西它把算法、博弈论、工程部署揉在一起还带点竞技的刺激感。从开局撞墙到苟进决赛圈每一次代码优化带来的排名提升都让人欲罢不能。如果你也想找个有趣的方式练算法不妨养一条自己的蛇。毕竟调教 AI 厮杀可比单纯刷题快乐多了。完。去优化我那条又苟死的蛇了