规格说明¶

本页说明项目应该提供什么行为。它关注系统接收什么、返回什么，以及维护者如何判断结果是否正常。

游戏规则¶

游戏使用 15x15 自由五子棋。黑棋先手。横、竖、斜任意方向五连或更多即胜。没有禁手。长连允许。

在人机模式中，人类执黑，AI 执白。AI 让人类先手，所以引擎必须重视防守，而不能依赖先手优势。

正常结果：轮到人类时，任何空交叉点都可以点击。形成五连后结束游戏，页面显示赢家，并保留棋盘用于复盘。

浏览器加载 index.html、JavaScript 模块、CSS 和生成的 Wasm 文件。页面必须通过 HTTP 提供，因为 Worker 和 Service Worker 在 file:// 下不可靠。

输入：仓库中的静态文件。

输出：可交互棋盘、模式菜单、搜索表和状态栏。

正常结果：选择模式后，模式菜单隐藏，棋盘接受合法点击，状态栏显示当前回合。

JavaScript 发送给 Rust 的棋盘是 225 项数组：

index = row * 15 + col
black = 1
white = -1
empty = 0

Worker 还会发送 isBlackTurn、thinkTimeMs 和可选根节点分片。根节点分片是 Uint8Array，每个值都是 row * 15 + col。

Rust 返回 JSON 字符串。JavaScript 解析后更新棋盘、表格和热力图。

正常结果：AI 搜索结果包含落子、分数、完成深度、节点数、耗时、NPS 和热力图。没有可下点时返回 -1, -1。

引擎使用 VCF 连续冲四算杀、反杀防御检查、NegaMax 和 Alpha-Beta 剪枝。迭代加深保证时间到时仍有完整搜索结果。置换表减少一次搜索内的重复工作。

评估器识别立即胜、强制堵、活三、四连和断点四。VCF 模块会额外检查连续冲四强制胜，并在候选点下完后检查对手是否能立即胜或进入 VCF，避免主动进攻时被反杀。

正常结果：如果人类有一步成五的四连威胁，除非 AI 自己也能立即获胜，否则 AI 应该返回堵点。

热力图显示候选点的相对评分。它不是概率模型。

输入：Rust 返回的 heatmap 条目，每个条目包含行、列和分数。

输出：候选点上的红、黄、绿圆点。较高评分点可能显示数字。

正常结果：已经有棋子的点不需要热力图标记，最强候选点应该显示为绿色。

GitHub Pages 提供站点。GitHub Actions 构建 Rust/Wasm 输出并上传静态产物。

正常结果：推送到 main 后，Pages 工作流应生成一个能打开游戏并加载 assets/wasm/gomoku_ai.js 的站点。