嗨，各位程式碼冒險家！歡迎來到我的「順著感覺走！從零開始的 Python & Vibe Coding 遊戲創作」第二十二天。昨天，我們揭示了 AI 如何像一個機會主義者，在其回合中積極尋找並執行所有可行的卡牌配對。然而，一個真正具有挑戰性的 AI，在無計可施時，並不會坐以待斃。

今天，我們將深入 process_enemy_turn 方法的後半段，探討當 AI 手中沒有任何一張牌能與桌面配對時，它是如何啟動一套精密的評估機制，從而做出最具策略性的出牌決策，為未來的回合進行佈局。

一、策略的起點：當無牌可配時

在 process_enemy_turn 的 while 迴圈中，當 potential_matches 清單為空時，代表 AI 已經無法再進行任何配對。此時，它會進入一個全新的決策分支——策略性出牌。AI 的目標是從所有「無法配對」的手牌中，挑選出一張打到桌面上最有價值的牌。

這個決策的核心，正是 _evaluate_card_for_enemy_advanced 這個私有方法。

程式碼實現 (gamemanager.py)

# 位於 process_enemy_turn 方法內
# ...
# 如果沒有可配對的牌
else:
    # 1. 篩選出所有無法配對的手牌
    unmatched_hand_cards = [
        (hand_idx, card) for hand_idx, card in enumerate(enemy.hand)
        if not any(card.card_type == c.card_type for c in self.center_pile)
    ]

    if unmatched_hand_cards:
        best_card_to_play = None
        best_card_index = -1
        max_score = -1
        
        # 2. 為每張無法配對的手牌進行評分
        for hand_idx, card in unmatched_hand_cards:
            score = self._evaluate_card_for_enemy_advanced(card, enemy, player)
            if score > max_score:
                max_score = score
                best_card_to_play = card
                best_card_index = hand_idx # 記錄在 unmatched_hand_cards 中的索引

        # 3. 打出分數最高的牌
        if best_card_to_play:
            # 從原始手牌中找到正確的索引並打出
            original_hand_index = unmatched_hand_cards[best_card_index]
            card_to_play_on_table = enemy.hand.pop(original_hand_index)
            self.center_pile.append(card_to_play_on_table)
            self.add_to_log(f"敵方打出 {card_to_play_on_table.card_type.value}。")
    # ...
    break # 出牌後結束回合

二、AI 的大腦：_evaluate_card_for_enemy_advanced 深度解析

這個方法是 AI 智慧的體現。它為每一張候選卡牌計算一個「分數」，這個分數並非固定不變，而是根據當前的戰局動態調整，旨在最大化自身利益，同時對玩家造成最大威脅。

程式碼實現 (gamemanager.py)

def _evaluate_card_for_enemy_advanced(self, card, enemy, player):
    effect = SkillEffect.get(card.card_type, {})
    score = 0
    enemy_low_health_threshold = enemy.max_health * 0.3
    player_low_health_threshold = player.max_health * 0.3

    # 1. 傷害評估 (Damage)
    if "damage" in effect:
        damage = effect["damage"]
        is_piercing = effect.get("pierce_shield", False)
        
        if player.shield > 0:
            if is_piercing:
                score += damage * 2.0  # 穿透傷害價值極高
            elif damage > player.shield:
                score += (damage - player.shield) * 1.5 # 破盾傷害有加成
            else:
                score += damage * 0.5  # 未破盾傷害價值較低
        else:
            score += damage * 2.0  # 對無盾目標傷害價值高

        # 斬殺加成
        if player.health <= player_low_health_threshold and not player.shield:
            score += damage * 3.0
            
    # 2. 治療評估 (Heal)
    if "heal" in effect:
        heal_amount = effect["heal"]
        if enemy.health <= enemy_low_health_threshold:
            score += heal_amount * 3.0 # 自保時治療價值極高
        else:
            score += heal_amount * 1.0

    # 3. 護盾評估 (Shield)
    if "shield" in effect:
        shield_amount = effect["shield"]
        if enemy.health <= enemy_low_health_threshold:
            score += shield_amount * 2.5 # 危急時護盾價值很高
        else:
            score += shield_amount * 1.0
            
    # 4. 額外行動評估 (Extra Moves)
    if "extra_moves" in effect:
        score += effect["extra_moves"] * 2.0 # 額外行動代表未來潛力

    return score

AI 決策權重技術解析

1. 傷害評估：精準打擊
   • 核心思想：不僅看傷害數值，更看重傷害的「品質」。
   • 權重設計：
     • 穿透傷害 (is_piercing)：當玩家有護盾時，穿透傷害被賦予 2.0 的高倍率，因為它能直接威脅生命值。
     • 破盾傷害：如果傷害量足以擊破護盾並傷及生命，這部分傷害會獲得 1.5 的加成。
     • 斬殺機會：當玩家生命值低於 30% (player_low_health_threshold) 且無護盾時，傷害卡牌的價值會被提升到最高的 3.0 倍率，模擬 AI 優先擊殺殘血對手的行為。
2. 治療與護盾評估：生存優先
   • 核心思想：在不同健康狀態下，防禦性卡牌的價值也不同。
   • 權重設計：
     • 危急自保：當 AI 自身生命值低於 30% (enemy_low_health_threshold) 時，治療 (heal) 和護盾 (shield) 卡牌會分別獲得 3.0 和 2.5 的超高倍率加成。這使得 AI 在逆境時會優先考慮自保，而不是盲目進攻。
3. 額外行動評估：投資未來
   • 核心思想：即使打出卡牌會結束當前回合，但附帶「額外行動」效果的卡牌（如盜賊、商人）是對未來回合的投資。
   • 權重設計：每提供 1 次額外行動，分數就會增加 2.0。這代表 AI 認識到，犧牲當下一個無意義的行動，來換取未來更多的操作可能性，是值得的。

透過這套精心設計的評估系統，敵方 AI 的行為變得遠不止是隨機出牌。它能夠根據戰場的瞬息萬變，動態評估每一張牌的潛在價值，並在無法直接進攻時，做出最有利於長遠戰局的佈局決策。這種基於權重和情境判斷的設計，正是賦予 AI「靈魂」，讓《奇幻卡牌競技場》的對決充滿變數與挑戰的關鍵所在。

明天，我們將完整地串連起回合推進與遊戲結束的判斷機制，看看一場激烈的戰鬥是如何迎來最終的裁決。敬請期待！