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项目结构

项目根目录是一个静态浏览器游戏。Rust 子工程只负责生成 Wasm，最终发布物仍然是 HTML、CSS、JavaScript 和 Wasm 文件。

index.html                  页面入口和菜单
coi-serviceworker.js        为静态托管补充跨源隔离响应头
assets/css/                 棋盘、棋子和页面样式
assets/js/main.js           UI、规则、动画和对局流程
assets/js/ai-manager.js     Worker 池和根节点分片
assets/js/ai-worker.js      单个 Worker 的 Wasm 调用入口
assets/wasm/                wasm-bindgen 生成的浏览器文件
rust-ai/                    Rust/Wasm AI 引擎源码
server.py                   本地 HTTP 静态服务器
docs-site/                  MkDocs 文档站源码
.github/workflows/pages.yml GitHub Pages 构建和部署流程

输入和输出流向

玩家或 AI 落子后，main.js 更新棋盘数组。轮到 AI 时，ai-manager.js 把 8x8 棋盘压成长度为 64 的 Int8Array，再把根节点合法步拆给多个 Worker。

每个 Worker 调用 Rust 导出的 search_best_move()。Rust 返回一段 CSV 字符串，Worker 解析成对象后交回主线程。主线程从所有 Worker 的结果里选择分数最高的落子，并把统计信息写入右侧表格。

更细地看，一次 AI 落子会经过这些文件：

  1. main.js 保存当前 8x8 棋盘，并算出当前颜色的合法步。
  2. ai-manager.js 把棋盘压成 64 格数组，把合法步分片。
  3. ai-worker.js 在后台线程中接收分片，确保 Wasm 已初始化。
  4. assets/wasm/othello_ai.js 加载 .wasm，暴露 Rust 函数。
  5. rust-ai/src/lib.rs 搜索分片里的最佳走法。
  6. ai-worker.js 把 CSV 结果转成 JS 对象。
  7. ai-manager.js 合并所有 Worker 结果，选择最高分。
  8. main.js 落子、翻子、更新搜索评分表。

这条链路里，每一层的输入输出都比较小。页面层传棋盘和合法步，Worker 层传分片，Rust 层返回分数和统计数据。这样出错时可以按层排查，而不是把所有问题都归到“AI 不动”。

哪些文件可以手改

assets/js/main.js、assets/js/ai-manager.js、assets/js/ai-worker.js 和 rust-ai/src/lib.rs 是源码，可以按需求修改。

assets/wasm/othello_ai.js 和 assets/wasm/othello_ai_bg.wasm 是构建产物。修改 Rust 后不要直接手改这两个文件，应重新运行 Wasm 构建命令生成它们。

docs-site/site/ 是 MkDocs 本地构建产物，已经被 .gitignore 忽略。文档源码在 docs-site/docs/，站点配置在 docs-site/mkdocs.yml。

判断结构是否完整

一次完整构建后，至少应存在这些文件：

index.html
coi-serviceworker.js
assets/js/main.js
assets/js/ai-manager.js
assets/js/ai-worker.js
assets/wasm/othello_ai.js
assets/wasm/othello_ai_bg.wasm

缺少 JS 文件时，页面交互会失败。缺少 Wasm 文件时，普通棋盘可能还能显示，但 AI 模式不能正常搜索。