BitBot（HTML/JS 机器人「感知—规划—行动」小游戏）

Duet: Solo 是 Loptr Lab 开源的独立双人策略游戏原型，仓库名为 duet-solo-hackathon。它并非以完整商业产品为目标，而是该团队长期博士实践研究项目中的一个“无障碍样本”——研究的主题是独立游戏工作室生产中的组织性领导力与叙事世界构建，主创案例是另一款作品 Veiled Dominion。因此 Duet 被明确定位为一个独立的、双人对战的 8×8 实验性机制试验场；四人对战、14×14 的正式规则以 veiled-dominion-engine 仓库为唯一权威，Duet 里试验的机制除非在那里被显式提升，否则不会进入正典。README 还专门列出研究对齐、机制边界和项目圣经三份文档，用来界定这种“实验与正典”的关系。

在玩法结构上，应用从一块名为“Obsidian Realm”的落地页进入，随后切换出两种对局模式：Classic 采用经典规则集，即时吃子；Fog Mode 则是实验模式，引入基于高度的地形视野、战争迷雾和以生命值结算的战斗。两种模式共用同一套规则引擎和同一条无障碍命令栏，也就是说新模式并没有另起一套为视力正常玩家优化的交互，而是从一开始就按相同的无障碍标准来搭建。尤其值得注意的是迷雾的无障碍设计思路：它遮蔽的是“信息”而不只是“视觉”，玩家通过命令栏或屏幕阅读器查询某个格子时，得到的只会是明眼玩家在同样局面下真正能看到的内容——可见、最后已知（过期）或未探索，迷雾因此是一种公平性机制，而不是一处无障碍缺口。界面中 Radius of Ruin 与 Sanctuary 的光环使用数据驱动的“呼吸”动画，每次渲染时依据实时棋盘状态（当前被遮蔽或被庇护的棋子数量）设置 CSS 自定义属性，而不是固定的装饰性脉动，并且全程尊重 prefers-reduced-motion。

核心特性

PIXIE 是项目内置的游戏帮助模块：服务端通过一个有边界的提问闸门，在八条固定的 DUET 答案中选出一条，混杂或离题的消息一律得到同一条中性帮助提示。这条帮助路径不调用 Gemini 或其他模型 API，也不持久化问题文本，因此它更像一个可控、可审计的固定问答路由，而非自由对话的 AI 助手。README 也坦诚地说明：源码中的实现并不等于当前正在服务的版本已经包含它，PIXIE 的合并例外由项目所有者在 10 月 5 日授权，合格的第三方评审、真实客户端帮助交互、完整对局与辅助技术的验收仍在 issue #69 与 #70 下待完成。

技术实现上，前端是纯静态的 HTML/CSS/JS（public/index.html），把落地页（#front-page）与游戏本体（#game-screen）拆成两个区块，用 JavaScript 互换显示而不是刷新页面，也没有引入路由或构建步骤；后端是 Node.js + Express（server.js），当前源码中的支持端点为主 POST /api/agent，托管目标为 Google Cloud Run。本地运行只需依次执行 npm install、把 .env.example 复制为 .env 并填写 PORT、可选的 PUBLIC_URL 以及仅在启用持久化远程对战时需要的 GOOGLE_CLOUD_PROJECT，然后 npm start，访问 http://localhost:8080 即可。远程对局与匿名反馈依赖运维方自有的 Firestore：源码实现了最小化的匿名完成对局摘要与可选赛后反馈，写入前需要显式同意、可跳过，原始记录带 30 天过期时间戳，部署时需为 anonymousCompletedGames 与 anonymousGameFeedback 的 expiresAt 字段开启 TTL；隐私边界有意排除房间码、重连令牌、DID、handle、邮箱、socket 标识与网络地址。AT Proto 登录不会把对局数据存进玩家自己的 PDS 仓库。

技术要点

需要特别注意的是，这个仓库对“证据”的要求远高于一般的黑客松项目。README 反复强调：页面可以访问，并不代表正在服务的提交、云服务商配置、Firestore 访问或模型/发布服务已经正常工作；历史上的黑客松声明不构成当前基础设施的验证。作者建议在改动生产环境前先阅读运维交接文档，私下核实服务源码、流量、触发器与必要配置，并保持 Gemini 密钥缺席。对外部复刻或公开 fork，项目要求自备并自付服务费用，遵循 FAN_FORK_GUIDE、SECURITY 与数据治理文档，不得使用 Loptr Lab 的凭据。

从学习价值看，这个项目适合研究“把无障碍放在第一位”的策略游戏如何组织代码与交互：面向屏幕阅读器的命令栏式操作、以信息而非像素为单位的迷雾设计、不依赖模型 API 的受限帮助系统、数据驱动的 CSS 动画与减弱动效适配，以及静态前端 + 极简 Express 后端 + Cloud Run 的低成本部署组合。它也是理解“实验分支与正典规则分离”这一工程治理思路的现成案例。不过阅读前应当清楚它的完成度状态：无障碍验收、远程对局持久化与真实辅助技术下的可用性都还需要带日期的运行时证据，仓库中的功能描述应被视为设计意图与源码实现，而不是已经通过验收的既成事实。项目在黑客松中的申报类别为 Education & Human Potential，主页 https://duet.loptrlab.com/ 提供了可访问的演示入口。