【游戏逆向笔记】 是 lxraa 的技术分享系列，记录”我”习得老爹的黑客技艺后，在游戏逆向领域的探索笔记，基于真实游戏逆向分析过程的半虚构日记式写作。
（友情提示）读完之后，你可能一时半会儿都不太想单纯「打游戏」了。
上篇回顾
在上篇中，我接受了老张的挑战，开始验证Roy*l M**的螺旋桨棋子是否真的是”AI”。
但静态分析只能告诉我”代码怎么写的”，不能证明”它真的这么运行”。
要完整验证这套权重系统，我需要从”逆向分析”切换到”动态测试”。
六、工具链：关卡编辑器
要测试，第一个问题就是：如何控制测试环境？
我需要修改关卡数据。
我在反编译的代码里找到了LevelDataManager.LoadLevel()方法：
public LevelData LoadLevel(int levelNumber)
{
string path = $"{levelNumber}";
TextAsset textAsset = Resources.Load<TextAsset>(path);
byte[] bytes = textAsset.bytes;
ByteBuffer buffer = new ByteBuffer(bytes);
FTiledLevel flatLevel = FTiledLevel.GetRootAsFTiledLevel(buffer);
return ConvertToLevelData(flatLevel);
}
FTiledLevel——FlatBuffers格式。
游戏开发者有.fbs协议文件，但我没有。
不过我可以反推。
FlatBuffers的编译器flatc会把.fbs协议文件编译成对应语言的类。关键点在于，这个编译过程是不丢信息的——每个字段的名称、类型、偏移量、默认值，都会1:1映射到生成的代码里。
最明显的证据是CreateFTiledLevel()方法。这个方法的参数列表，就是.fbs文件里所有字段的完整定义。参数的顺序、类型、命名，都和原始协议文件一致。
换句话说，只要我能找到这个Create方法，就能完整还原.fbs文件。
我又一次把任务交给AI。
让AI读取CreateFTiledLevel()方法的参数列表，结合所有访问FTiledLevel字段的代码，得到了一个228行的.fbs文件。
FlatBuffers关卡数据协议：
关键结构节选：
// 主要的关卡结构
table FTiledLevel {
name:string;
move:int; // 移动次数
goals:[FGoalData]; // 关卡目标
grid:FTiledGrid; // 棋盘布局
predefined:[FTiledPredefined]; // 预定义元素
sets:[FTiledSet]; // 棋子集合
colors:[int]; // 颜色配置
// ... 50+ 字段定义
}
root_type FTiledLevel;
有了协议文件，我就可以：
- 解析游戏的关卡数据
- 修改关卡参数（比如把步数改成3000步）
- 创建自定义关卡来测试特定的权重计算场景
我需要一套完整的测试工具链。
第一步，获取关卡数据样本。我在Roy*l M**的包里翻出了所有关卡数据文件——几千个关卡，每个都是FlatBuffers二进制格式。这些真实关卡数据能帮我验证还原的.fbs协议是否正确。
第二步，实现序列化/反序列化。用flatc把.fbs编译成Python代码，然后写了两个脚本：一个读取游戏的关卡文件并解析成人类可读的JSON，一个把修改后的JSON重新序列化成FlatBuffers二进制。测试了几个真实关卡，序列化→反序列化→再序列化，字节级完全一致。协议还原成功。
第三步，运行时注入。用Frida写了个注入脚本，Hook游戏加载关卡的函数，在内存中替换掉原始关卡数据。这样我就不需要重新打包游戏，直接在运行时测试自定义关卡。
测试工具链搭建完成。
图：关卡编辑器可视化界面
现在，我可以设计任何我想要的棋盘布局，注入游戏，观察螺旋桨棋子的真实行为。
测试时刻：
双击启动器，选择修改过的64关，点击启动。
手机屏幕亮起，Roy*l M**启动，进入64关。
左上角的移动次数显示：3000。
我笑了，随便点了几下。消除，消除，消除。不到一分钟，三个目标全部完成。
屏幕中央弹出金色的”Level Complete”。
“这就是氪金玩家的视角吗？”我自言自语。
图：Frida脚本注入+关卡编辑器+修改后的游戏界面
七、真相
至此，我已经完全证明了老张纯属扯淡。
我整理完最后一份文档，打开统计脚本，看着输出结果：
分析文件数: 6823
文件总行数: 1025528
总函数数: 64445
已还原函数数: 1392
还原进度: 2.16%
已还原函数有效代码行数: 34670
这1392个函数，足够回答老张的问题了。
验证流程回顾：
graph TD
A[IL2CPP逆向] --> B[ILSpy导出骨架]
B --> C[IDA Pro还原汇编]
C --> D[AI还原C#代码]
D --> E[业务逻辑梳理]
E --> F[FlatBuffers协议还原]
F --> G[测试工具开发]
G --> H[动态验证]
H --> I[结论:精密规则引擎]
style I fill:#fde68a,stroke:#d97706
八、尾声
我给老张发了条消息。
“验证完了。”
他秒回：”怎么样？”
“你说对了一半。”我打字，”螺旋桨棋子确实很聪明。但不是AI。”
“……”
我把一堆文档丢过去。
过了几分钟，他回复：”明白了。游戏设计。”
“对。”
停顿了几秒。
“你输了。”我打字，”请吃饭，海底捞。”
“条件是你得给我讲讲那套权重系统。”
“没问题，反正你请客。”
“……”
我关掉聊天窗口，靠在椅子上伸了个懒腰。
窗外天已经黑了。屏幕的光照在脸上，文件夹里一堆文档和代码。
我起身去倒了杯水，回来的时候老爹正好路过。
他扫了眼屏幕上的统计数据，停顿了两秒。
“做完了？”
“嗯。”
“用了多久？”
“一个月。”
他点点头，端着茶杯继续往前走，隐约还哼了两句不知道什么调。
附录：任务总结
任务名称：Roy*l M** 螺旋桨棋子算法验证
起因：老张的都市传说
目标：证明国王不是AI
预计耗时：一周
实际耗时：一个月
任务状态：✓ 已完成
任务奖励：老张请的火锅（顺便给他讲权重系统）
任务产出物清单
- 📦 csharp_code.zip - AI还原的C#代码
- 📦 Propeller棋子解析.zip - 螺旋桨系统完整分析文档
- 📦 proto-fbs.zip - FlatBuffers协议文件
- 📦 tools.zip - 关卡编辑器
核心发现
螺旋桨棋子智能决策系统架构
通过完整还原300+个C#类和81种棋子逻辑，发现螺旋桨棋子系统采用五层计算架构 + 三层重定向机制：
五层权重计算体系：
-
策略层：4种攻击模式
- TNT组合：区域轰炸（PropellerTntStrategy）
- 垂直火箭组合：整列清除（PropellerRocketStrategy）
- 水平火箭组合：整行清除（PropellerRocketStrategy）
- 默认模式：单点精准（PropellerDefaultStrategy）
-
全局层：棋盘分数计算（ExplodeTargetFinder）
- FindForExploder()：主入口，选择寻找策略
- FillScores()：填充整个棋盘的分数数组
- 火箭模式：FindBestLineTarget()计算最高分行/列
- 单点模式：FindBestSingleTarget()计算最高分位置
-
单元格层：单格权重计算（ExplodeTargetMediator）
- 分层检查：上方道具→当前道具→下方道具
- 缓存机制：避免同一帧重复计算
- 阻挡检测：钻头、原木等障碍物
- 传播计算：果冻传播、TNT范围爆炸
-
道具层：81种棋子独立评分（GetExplodeScore虚函数）
- 每个棋子实现自己的GetExplodeScore()方法
- 基础权重分层：障碍物10000、收集品5000、特殊道具15000
- 动态调整：根据游戏状态、道具状态、位置环境
- 28种权重计算模式（如：标准最后一击、复杂条件、分组协同）
-
影响因子层：16个Helper系统跨棋子影响
- IceCubeHelper：冰块影响5种特殊道具分数
- FrogHelper：青蛙收集目标4.4倍加成（868,243→3,838,548）
- BirdHelper：鸟类道具跨棋子影响
- 其他13个Helper：各自独立的影响逻辑
- 总计42个跨棋子影响关系
三层重定向机制：
-
策略级重定向：通关条件优先
- TryRedirectForSoilWinCondition()：土壤最后一层强制重定向
- TryRedirectForPowerCubeWinCondition()：能量方块通关重定向
- 目标：确保能完成关卡目标的位置被优先攻击
-
道具级重定向：道具自身重定向逻辑
- 某些多层障碍物主动让螺旋桨棋子攻击其支撑点
- 特殊道具（鸟类、青蛙、皇家机器人）触发重新寻找目标
- 目标：优化攻击路径，提升破坏效率
-
Helper级重定向：跨道具复杂重定向
- IceCubeHelper最复杂：检查冰块上方收集物品
- 根据冰块类型（真冰块/假冰块）重定向到特定方向
- 向上搜索→左右邻居检测→同列最近位置计算
- 目标：帮助收集物品（青蛙、鸟）正确掉落
技术复杂度评估
开发成本：
- 预估开发时间：数年
- 代码规模：64445个函数，100万+行代码
- 调优难度：极高（需大量测试和平衡）
工具链记录
- Il2CppDumper：元数据提取
- ILSpyCMD：C#反编译
- IDA Pro 9.0：汇编分析
- AI辅助工具：函数体还原
- Frida：动态调试与注入
- Python：脚本编写
- Cursor：LLM + RAG
- IDA Pro MCP：连接AI和IDA
声明：本文内容仅供学习和研究使用，请勿用于商业用途或破坏游戏平衡。
代码会说真话。
本文为基于真实技术分析的虚构故事，文中截图、图片如有展示，均作技术示意，与具体厂商和项目无直接指向关系。
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