BoardArena

BoardArena 是一个棋类/桌游 Bot 对战实验仓库。目前包含七个子项目：

• lqq/：路墙棋，支持本地网页对战和 2 人 Bot 裁判接口。
• nimmt/：简化版 6 nimmt!，支持 2 到 6 人 Bot 对战、批量评测和日志查询。
• skull/：Skull，支持多人 Bot 对战、批量评测和日志查询。
• chess/：国际象棋，支持 Gym 风格环境、本地网页人人/人机对战和 2 人 Bot 裁判接口。
• Othello/：黑白棋，支持 Gym 风格环境、本地网页人人/人机对战和 2 人 Bot 裁判接口。
• go_9x9/：九路围棋，支持 Gym 风格环境、本地网页人人/人机对战和 2 人 Bot 裁判接口。
• uno/：二人 UNO，支持 Gym 风格环境、本地网页人人/人机对战和 2 人 Bot 裁判接口。
• path-clash-quoridor-alphazero/：Path Clash AlphaZero 强模型检查点，以及针对相近 Quoridor 规则变体的热启动说明。

项目结构

BoardArena/
├── lqq/
│   ├── env/
│   ├── baseline/
│   ├── doc/
│   ├── lqq_multi.py
├── nimmt/
│   ├── env/
│   ├── baseline/
│   ├── doc/
│   └── nimmt_multi.py
├── skull/
│   ├── env/
│   ├── baseline/
│   ├── doc/
│   ├── skull_multi.py
│   └── skull_cfr.py
├── chess/
│   ├── env/
│   ├── baseline/
│   └── doc/
├── Othello/
│   ├── env/
│   ├── baseline/
│   └── doc/
├── go_9x9/
│   ├── env/
│   ├── baseline/
│   └── doc/
├── uno/
│   ├── env/
│   ├── baseline/
│   └── doc/
├── path-clash-quoridor-alphazero/
│   ├── models/
│   └── WARM_START.md
└── README.md

Path Clash AlphaZero

当前已确认最强的 Path Clash AlphaZero BF16 权重位于 path-clash-quoridor-alphazero/models/iter-0085-bf16.pt。它适用于相同网络与 规则编码，或可作为相近 Quoridor 规则变体的显式部分初始化来源。

不要将旧规则 replay 或 optimizer 状态直接带入新规则版本。完整的兼容性判断、 部分权重迁移、重新 self-play 和门控评测流程见 path-clash-quoridor-alphazero/WARM_START.md， 权重来源和 SHA-256 见 models/CHECKPOINT.md。

路墙棋

打开网页对战：

start .\lqq\env\index.html

生成示例 Bot：

python .\lqq\lqq_multi.py sample-bot --output .\lqq\bot.py

运行单局 Bot 对战：

python .\lqq\lqq_multi.py battle --bot .\lqq\bot.py --players 2 --games 1 --seed 1 --keep-logs

运行批量对战：

python .\lqq\lqq_multi.py battle --bot .\lqq\bot.py --players 2 --games 1000 --seed 1

更多规则和接口见：

• lqq/doc/README.md
• lqq/doc/GAME_RULE.md
• lqq/doc/BOT_API.md

nimmt

生成示例 Bot：

python .\nimmt\nimmt_multi.py sample-bot --output .\nimmt\bot_random.py

运行单局 Bot 对战：

python .\nimmt\nimmt_multi.py battle --bot .\nimmt\bot_random.py --players 4 --games 1 --seed 1 --keep-logs

运行批量对战：

python .\nimmt\nimmt_multi.py battle --bot .\nimmt\bot_random.py --players 6 --games 1000 --seed 1

更多说明见：

• nimmt/doc/README.md
• nimmt/doc/GAME_RULE.md
• nimmt/doc/BOT_API.md

Skull

运行单局 Bot 对战：

python .\skull\skull_multi.py battle --bot .\skull\bot.py --players 2 --games 1 --seed 1 --keep-logs

运行批量对战：

python .\skull\skull_multi.py battle --bot .\skull\bot.py --players 6 --games 100 --seed 1

更多说明见：

• skull/doc/README.md
• skull/doc/GAME_RULE.md
• skull/doc/BOT_API.md

Chess

安装依赖：

python -m pip install -r .\chess\requirements.txt

打开浏览器对战：

python .\chess\env\chess_web.py

不要直接用 Live Server 打开 chess\env\index.html，该页面依赖 chess_web.py 提供的本地 JSON API。 如果默认端口被占用，服务会自动尝试后续端口，也可以传入 --port 8021。 人机模式右侧可选择 /gpt5p5/bot_easy 或 /gpt5p5/bot_hard，并可调整动画速度。

运行单局 Bot 对战：

python .\chess\env\chess_env.py battle --bot .\chess\baseline\gpt5p5\bot_hard.py --games 1 --seed 1 --keep-logs

运行批量对战：

python .\chess\env\chess_env.py battle --bot .\chess\baseline\gpt5p5\bot_easy.py --games 100 --seed 1

更多说明见：

• chess/doc/README.md
• chess/doc/GAME_RULE.md
• chess/doc/BOT_API.md

Othello

打开浏览器对战：

python .\Othello\env\othello_web.py

不要直接用 Live Server 打开 Othello\env\index.html，该页面依赖 othello_web.py 提供的本地 JSON API。 如果默认端口被占用，服务会自动尝试后续端口，也可以传入 --port 8031。 人机模式右侧可选择 /gpt5p5/bot_easy 或 /gpt5p5/bot_hard。

运行单局 Bot 对战：

python .\Othello\env\othello_env.py battle --bot .\Othello\baseline\gpt5p5\bot_easy.py --games 1 --seed 1 --keep-logs

运行批量对战：

python .\Othello\env\othello_env.py battle --bot .\Othello\baseline\gpt5p5\bot_easy.py --games 100 --seed 1

运行 hard bot 时建议设置 2 秒单步限制：

python .\Othello\env\othello_env.py battle --bot .\Othello\baseline\gpt5p5\bot_hard.py --games 10 --seed 1 --decision-timeout 2

更多说明见：

• Othello/doc/README.md
• Othello/doc/GAME_RULE.md
• Othello/doc/BOT_API.md

go_9x9

打开浏览器对战：

python .\go_9x9\env\go_web.py

不要直接用 Live Server 打开 go_9x9\env\index.html，该页面依赖 go_web.py 提供的本地 JSON API。 如果默认端口被占用，服务会自动尝试后续端口，也可以传入 --port 8041。 人机模式右侧可选择 /gpt5p5/bot_easy 或 /gpt5p5/bot_hard。

运行单局 Bot 对战：

python .\go_9x9\env\go_env.py battle --bot .\go_9x9\baseline\gpt5p5\bot_easy.py --games 1 --seed 1 --keep-logs

运行批量对战：

python .\go_9x9\env\go_env.py battle --bot .\go_9x9\baseline\gpt5p5\bot_easy.py --games 100 --seed 1

运行 hard bot 时建议设置 2 秒单步限制：

python .\go_9x9\env\go_env.py battle --bot .\go_9x9\baseline\gpt5p5\bot_hard.py --games 10 --seed 1 --decision-timeout 2

更多说明见：

• go_9x9/doc/README.md
• go_9x9/doc/GAME_RULE.md
• go_9x9/doc/BOT_API.md

UNO

打开浏览器对战：

python .\uno\env\uno_web.py

不要直接用 Live Server 打开 uno\env\index.html，该页面依赖 uno_web.py 提供的本地 JSON API。 如果默认端口被占用，服务会自动尝试后续端口，也可以传入 --port 8061。 人机模式右侧可选择 /gpt/bot_easy 或 /gpt/bot_hard。

运行单局 Bot 对战：

python .\uno\env\uno_env.py battle --bot .\uno\baseline\gpt\bot_hard.py --games 1 --seed 1 --keep-logs

运行批量对战：

python .\uno\env\uno_env.py battle --bot .\uno\baseline\gpt\bot_easy.py --games 100 --seed 1

UNO 的 bot_hard.py 使用 determinized MCTS。运行 hard bot 时建议设置 2 秒单步限制：

python .\uno\env\uno_env.py battle --bot .\uno\baseline\gpt\bot_hard.py --games 100 --seed 1 --decision-timeout 2

更多说明见：

• uno/doc/README.md
• uno/doc/GAME_RULE.md
• uno/doc/BOT_API.md

ELO Benchmark

各游戏 Bot 的 ELO 评分汇总。Othello 采用 Edax 锚点法（绝对 ELO），其余游戏采用组内 round-robin 相对 ELO（初始值 1500）。

路墙棋（lqq）

Double round-robin，每对 2 局（先后手各一），decision_timeout = 1.5s。数据来源：lqq/arena/elo_results_v4.json。

排名	Bot	ELO	W	L	D
1	gemini-cli/bot_v2.1	1582	8	2	0
2	gemini-cli/bot_v2	1545	7	3	0
3	claude-opus4p7/bot_hard_mcts	1530	6	4	0
4	claude-new/bot_v2	1500	5	5	0
5	gpt-hard/bot	1476	4	6	0
6	gemini-cli/bot_v3	1367	0	10	0

Gomoku

每对 100 局，decision_timeout = 3.0s。数据来源：gomoku/tourney_results.json。

排名	Bot	ELO	W	L	D
1	claude_opus4p7/bot_hard	1661	185	15	0
2	deepseek_v4/bot_hard	1529	115	85	0
3	claude_opus4p7/bot_easy	1311	0	200	0

Othello

锚点：Edax（1300 / 1500 / 1700 / 1900 / 2100 / 2300 / 2500），每对 4 局，格式 W-L-D。数据来源：Othello/elo_results.json。

Bot	ELO	vs 1300	vs 1500	vs 1700	vs 1900	vs 2100	vs 2300	vs 2500
gpt5p5/bot_hard	2819	4-0-0	4-0-0	4-0-0	4-0-0	4-0-0	4-0-0	4-0-0
claude_opus4p7/bot_hard	2819	4-0-0	4-0-0	4-0-0	4-0-0	4-0-0	4-0-0	4-0-0

运行方式见 Othello/run_elo.py。

nimmt

每对 100 局（2 人对战），decision_timeout = 3.0s。数据来源：nimmt/tourney_results.json。

排名	Bot	ELO	W	L	D
1	bot_greedy	1562	193	95	12
2	bot_easy	1555	190	103	7
3	bot_hard	1465	118	174	8
4	bot_random	1418	82	211	7

Skull

每对 100 局，decision_timeout = 3.0s。数据来源：skull/tourney_results.json。

排名	Bot	ELO	W	L	D
1	bot_simple	1688	200	0	0
2	bot_easy	1406	0	100	100
2	bot_hard	1406	0	100	100

bot_easy 与 bot_hard 的 100 局对战全部平局。

UNO

每对 100 局，decision_timeout = 3.0s。数据来源：uno/tourney_results.json。

排名	Bot	ELO	W	L	D
1	gpt/bot_hard	1509	53	47	0
2	gpt/bot_easy	1491	47	53	0

Bot 接口约定

每个游戏目录下都有自己的 doc/BOT_API.md。通用约定是：

• Bot 文件通常命名为 bot.py。
• Bot 需要提供 choose_action(state) 函数，或提供带 choose_action 方法的 Bot 类。
• choose_action(state) 必须返回 state["legal_actions"] 中的一个字符串动作。
• Bot 抛异常或返回非法动作时，裁判会结束本局并判该 Bot 负。
• 对战命令支持 --decision-timeout 秒 限制单步决策耗时；超时会以 timeout 状态结束并判该 Bot 负。

Git

本仓库远程地址：

git@github.com:Sparky579/BoardArena.git