godot-monte-carlo-balancer

用途：审计或重新校准 Godot 游戏平衡。核心原则是“来源提取、零配置”，模拟中不手抄数值，启动时解析 Resource / 源码，使下次运行自动反映设计改动。流程分阶段：Phase 0 审计并产出 BALANCE_PLAN.md；Phase 1 源码提取后先 inspect；Phase 2 以行为化玩法风格 × 输入模型（mouse/touch/gamepad）模拟，含移动端会话模型、带种子的 SmallRng、rayon 并行；Phase 3 分析报告，用 Wilson/bootstrap 置信区间判定；Phase 4 经济与留存（生涯、农场、利息曲线、奖励节奏）；Phase 5 调优并按项目形态产出 .tres；Phase 6 类型适配；Phase 7 用 3–5 个黄金单元与无头 Godot 校准（可豁免并记录）。附带工具：tools/balance_lab.ps1、tools/balance_lab.sh、Cargo.toml 与 src/main.rs、compare_balance_snapshots.py、json-schema.md。用法：balance-lab inspect；balance-lab simulate --level 3 --style average --runs 1000；还有 career、mode、bruteforce、gen-level、calibrate 子命令，支持 --json 与 --seed 42。判定规则：搜索阶段 100–300 次运行要求 95% CI 与目标带重叠；签署阶段 ≥1000 次要求 CI 完全落在带内；默认带按风格 × 输入模型定义，移动端必须纳入 touch。限制与禁止项：不得硬编码数值、不得跳过内嵌公式、不得只模拟最优玩法或零延迟人类、不得复用桌面参数于移动端、不得使用非种子或 HashMap 随机路径、不得跨 rayon 任务共享状态、不得以单点估计下结论、未校准物理/AI 模型不得声称数学平衡；PvP 需改用对局/MMR 指标。完成标准包括 inspect 无异常默认值、种子确定性测试通过、Phase 7 通过或记录豁免、全矩阵每格 CI ⊆ 带、模式与生涯指标正常、提交回归 JSON 快照。部分参考文档按渐进披露原则仅在对应阶段加载，具体 API 细节见官方文档。