基于Qwen3-Coder的中国象棋游戏开发实践与探索

2026年1月4日 互联网

一、项目背景与技术选型

中国象棋作为传统策略游戏，其规则体系包含棋子类型、移动规则、胜负条件等复杂逻辑。传统开发需手动编码数百条规则，而利用大模型的自然语言理解与代码生成能力，可显著降低开发门槛。本文选择Qwen3-Coder作为核心工具，因其具备以下优势：

  1. 多轮对话能力：可逐步细化需求，例如先定义棋盘结构，再补充特殊规则（如“将帅不见面”）。
  2. 代码生成精度：在生成Python类、函数时，能准确处理边界条件（如棋子越界检测）。
  3. 逻辑自洽性：通过上下文关联，避免规则冲突（如“炮”的隔子吃子规则与其他棋子移动规则的兼容性）。

二、核心模块设计与实现

1. 棋盘与棋子建模

数据结构选择：采用二维数组表示棋盘，每个元素存储棋子类型（如“车”“马”）及所属方（红/黑）。示例代码如下：

  1. class ChessBoard:
  2.     def __init__(self):
  3.         self.board = [[None for _ in range(9)] for _ in range(10)]  # 10行9列
  4.         self._initialize_pieces()
  6.     def _initialize_pieces(self):
  7.         # 红方初始位置
  8.         self.board[0] = ["车", "马", "相", "士", "帅", "士", "相", "马", "车"]
  9.         self.board[2] = ["炮", None, "炮", None, None, None, "炮", None, "炮"]
  10.         # 黑方初始位置（对称处理）
  11.         # ...

大模型辅助：通过提示词“生成一个包含红黑双方初始棋子的10x9棋盘Python类”，Qwen3-Coder可自动补全缺失的棋子位置与属性。

2. 走法规则实现

规则分解：将32种棋子的移动规则拆解为基础移动（如“车”的直线移动）与特殊规则（如“马”的“日”字走法）。以“马”为例：

  1. def is_valid_horse_move(board, from_pos, to_pos):
  2.     dx = abs(to_pos[0] - from_pos[0])
  3.     dy = abs(to_pos[1] - from_pos[1])
  4.     if (dx == 1 and dy == 2) or (dx == 2 and dy == 1):  # “日”字形状
  5.         # 检查“蹩马腿”
  6.         mid_x = from_pos[0] + (to_pos[0] - from_pos[0]) // 2
  7.         mid_y = from_pos[1] + (to_pos[1] - from_pos[1]) // 2
  8.         return board[mid_x][mid_y] is None
  9.     return False

大模型优化：输入提示词“为象棋的‘马’生成一个走法验证函数，需考虑蹩马腿规则”，模型可生成包含详细注释的代码，并自动处理坐标计算逻辑。

3. 胜负判定逻辑

关键条件：

  • 将/帅被吃掉
  • 双方无合法走法（逼和）
  • 重复走棋三次（长将/长捉）

实现示例：

  1. def check_win(board, current_player):
  2.     # 检查对方将帅是否存在
  3.     opponent = "黑" if current_player == "红" else "红"
  4.     for i in range(10):
  5.         for j in range(9):
  6.             piece = board[i][j]
  7.             if piece and ("帅" in piece if opponent == "红" else "将" in piece):
  8.                 return False  # 对方将帅未被吃
  9.     return True

大模型补充：通过多轮对话细化规则，例如“添加对长将的判定逻辑，若同一方连续三次移动同一棋子攻击对方将帅，则判负”。

三、交互层设计与优化

1. 命令行交互

基础实现：通过输入坐标（如“0 0”表示棋盘左上角）选择棋子与目标位置。示例流程：

  1. 红方回合，请输入棋子坐标与目标坐标（格式：x1 y1 x2 y2）：
  2. > 0 0 0 1
  3. 移动成功：红车从(0,0)移动到(0,1)

大模型增强：输入提示词“生成一个处理用户输入的函数，需验证坐标合法性并返回结构化数据”，模型可生成包含异常处理的代码。

2. 图形界面集成（可选）

技术方案：使用Pygame库渲染棋盘，通过事件监听处理鼠标点击。关键步骤：

  1. 定义棋子图片与坐标映射
  2. 实现点击事件到棋盘坐标的转换
  3. 调用核心逻辑模块验证走法

四、性能优化与测试策略

1. 规则缓存

对高频调用的规则（如“车”的直线移动检测）进行预计算，存储合法路径以减少重复计算。

2. 单元测试

测试用例设计：

  • 正常走法：红车直线移动
  • 非法走法：黑马走“田”字
  • 边界条件：炮隔子吃子

大模型辅助：输入提示词“为象棋走法验证函数生成10个测试用例，覆盖所有棋子类型与特殊规则”，模型可输出包含输入数据与预期结果的表格。

3. 压力测试

模拟连续对局，统计每局规则验证的平均耗时，优化数据结构（如将棋盘从列表改为NumPy数组）。

五、挑战与解决方案

  1. 规则歧义：如“象”不能过河的隐含规则。通过追加提示词“补充象的移动限制：只能在己方半场移动”解决。
  2. 代码冗余：初始生成的代码可能包含重复的条件判断。通过提示词“重构以下函数，使用策略模式处理不同棋子的走法”优化结构。
  3. 交互延迟：命令行模式下用户输入解析耗时。改用异步输入处理库（如asyncio）提升响应速度。

六、总结与展望

本文通过Qwen3-Coder实现了中国象棋游戏的核心逻辑，验证了大模型在复杂规则系统开发中的可行性。未来可扩展方向包括：

  1. 接入多智能体对战框架，训练AI对手
  2. 开发Web版本，支持多人在线对战
  3. 集成语音交互，提升用户体验

开发者可参考本文的架构设计与提示词策略，快速构建其他棋类或策略游戏，充分发挥大模型的代码生成与逻辑推理能力。

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