主题
Load2Loop 发版记录
把软件工程概念装上传送带的即时分拣游戏：概念 → 经验 → 成果 → 闭环
1.0.0 — 2026-10-18
首个发布版：把 8 站点 × 9 层的软件工程知识做成分拣游戏
- 核心循环：传送带上的箱子各是一个概念，把它装进真正发生它的那一站。一站攒够 3 个概念（第 2 轮起 4 个）涌现 1 条经验，相邻两站的经验汇总成 1 个成果，4 个成果咬合成闭环；闭环后进入下一轮，传送带更快、每站要求更多
- 两套牌库：基础产线 96 张（8 站 × 12 张，其中每站 6 张 basic 作为第 1 轮牌库）；AI 扩展包 48 张（每站 6 张、4 张 basic），带自己的 8 条经验、4 个成果与终局「可持续演进的 AI 系统」；两套可混合成 144 张，判定规则不变
- 压力与反馈：答对 +8 节拍（每 5 连击再 +4），答错 −8 并把箱子退回后段；节拍归零即停线，可重试本轮。每次判定都在阅读台讲清「属于哪一站、这一站解决什么问题」，装载日志保留最近三条
- 难度曲线（按当前公式实测）：LOOP 1 每站 3 张 / 带速 52 / 流失 0.90 per s / 平衡阅读 10.5 s；LOOP 2 起每站 4 张，带速 66 → 80 → 94，流失 1.10 → 1.50 per s，平衡阅读降到 6.9 s
- 计分与排行榜：得分 =（轮次−1）×600 + 成果×400 + 经验×120 + 装载×12 + 节拍×3 + 速度奖励 − 返工×30；本机保留最近 50 条记录。可接仓库自带的零依赖 Node.js 排行服务（
server/leaderboard.mjs），服务端只做格式与范围校验 - 内容与数据：基础牌与 AI 包分别由
tools/下的脚本从 SE-Panorama 软工全景图（375 个知识节点）和 AI 金字塔（169 个节点）抽取、策展后生成data/*.json；扩牌只改策展脚本，不动游戏代码 - 自动巡检：
tools/tests.tscn共 2386 项 headless 检查——数据完整性、字体字形覆盖、三套牌库逐张装载、LOOP 1→4 路线、错判、已完成工位、停线 / 重试、暂停冻结、随机操作压力与难度曲线；--autotest另跑一遍视觉巡检并逐步截图 - 分发：Windows 导出为 x86_64 + 内嵌 PCK（
Load2Loop.exe，约 106 MB，本站压缩后 38.5 MB）；macOS 导出 universal（x86_64 + arm64）.app并打成 zip（约 59.9 MB）；工程排除了canvas/、tools/、assets/icons/，显式包含data/*.json
已知边界
- Windows 包未做代码签名，首次运行会被 SmartScreen 提示「未知发布者」
- macOS 包只有 ad-hoc 签名、没有公证，Gatekeeper 首次会拦；
.dmg需要在 macOS 上打 - 在线排行榜的分数由客户端计算，服务端拦不住有心作弊；要防作弊得把判定搬到服务端回放答案重算，这一版没做
- 标题页主视觉目前是程序化绘制（皮带、发光概念箱、扫描光、暗角），接入图像模型后可替换背景