2026.5.27-日报-王雨默

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5月28日修改

一.工作内容概述

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基本完成项目主要系统界面的多分辨率适配逻辑梳理与落地调整。​

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尝试使用 OpenClaw 自动收集整理抖音平台上《佛系消消消》的关卡数据，并验证视频反向提取方案的可行性。​

二.多分辨率适配相关

经过一天的尝试、排查和反复验证，基本完成了当前项目各主要系统的 UI 适配逻辑梳理，包括局内界面、主菜单、碎片收集面板、结算弹窗、通用弹窗、背景层以及部分特殊交互节点的适配处理。​

本次适配工作的重点不只是修复单个界面的显示问题，而是对项目整体 UI 结构进行了一次重新整理。由于早期 UI 制作阶段没有针对多分辨率适配制定统一层级规范，部分界面中背景、内容、按钮、弹窗、交互区域混在同一套节点层级中，导致后续适配时容易出现互相影响的问题。​

因此今日在实际试错的基础上，基本完成主要系统的适配逻辑梳理与落地调整，并总结出一套后续可以继续沿用的 UI 层级规范和适配思路。​

1.
最终确定的 UI 层级规范与适配思路​

当前阶段确定的整体原则是：背景独立处理，内容按区域分组，交互节点单独维护，弹窗使用独立规则。​

UI 层级规范

统一按照背景层、顶部区域、主内容区域、底部操作区域、弹窗层进行组织，不同层级分别承担铺满、展示、交互和覆盖职责，避免所有节点共用同一套缩放链路。​

这种分层方式可以让不同类型的 UI 使用不同适配策略，避免背景、内容、交互和弹窗互相影响，降低后续维护成本。​

适配思路

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背景层：采用独立铺满策略，根据实际可见区域动态拉伸，保证不同屏幕比例下不会出现留白或裁切。​

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普通 UI 内容：优先按照功能区域进行分组，例如顶部组、内容组、底部组。运行时主要调整分组容器的位置和缩放，尽量保留编辑器中已经确定好的子节点相对关系，避免代码逐个硬编码子节点坐标。​

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棋盘网格、可点击格子等带有交互逻辑的节点：需要单独维护适配逻辑。此类节点不能简单跟随父级整体缩放，否则可能导致视觉位置和点击命中区域不一致。​

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弹窗类 UI：不直接套用主场景适配规则。弹窗的目标是完整显示、居中展示和保证可交互，因此统一采用遮罩铺满、主体居中、超框缩小的方向。​

2.
思考与复盘​

通过今天的适配工作，比较明确地暴露出前期 UI 结构上的问题：如果一开始没有制定层级规范，后期再做多分辨率适配时，就大概率需要付出额外的节点层级调整工作，以符合适配方案需求。​

之前部分界面的问题，本质上不是某一个节点位置不对，而是背景、内容、按钮、弹窗、交互区域之间缺少清晰边界。不同节点共用同一父级、同一缩放逻辑或同一布局方式后，在宽屏、长屏、低分辨率设备上就容易出现连锁问题。​

因此后续新界面制作时，需要在 UI 搭建阶段就提前考虑适配规则，而不是等界面完成后再补适配逻辑。合理的做法是先确定层级，再确定每一层的适配方式，最后再处理具体节点细节。​

3.
阶段成果​

已经基本完成当前项目主要系统的 UI 适配逻辑整理，并形成了较清晰的通用规范。后续将基于这套规范继续进行不同屏幕比例下的集中验证，并对少量边缘界面进行补充复查。​

42%

26%

32%

三.OpenClaw关卡数据采集相关

尝试使用 OpenClaw 对抖音《佛系消消消》相关的视频里的关卡盘面进行采集，目标是持续收集并维护关卡库，用于后续辅助分析其关卡难度分布以及验证求解器的兼容性。​

1.
采集方案尝试​

最初考虑通过 Agent 直接操作微信或抖音小游戏进行自动化采集，使用模拟器配合 ADB 进入游戏、截图、识别棋盘并导出数据。​

但实际尝试后发现，微信和抖音对模拟器存在较多限制，很难在模拟器里登录这两个应用。因此今日改为尝试另一条路线：从抖音视频平台搜索《佛系消消消》每日挑战相关视频，通过视频帧反向提取关卡数据。​

这一路线的大致思路是：

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 使用 OpenClaw 接入浏览器环境； ​

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 通过 MediaCrawler 搜索“佛系消消消 每日挑战”相关视频； ​

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 从视频中截取包含完整棋盘的帧； ​

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 通过图像识别分析棋盘颜色区域； ​

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 最终整理为 regionIds 数组和截图样本。 ​

今日已完成了视频搜索链路的初步验证，MediaCrawler 能够正常接入抖音网页环境，并获取到一批相关视频候选结果。但后续在具体关卡提取阶段暴露出较多问题。​

2.
实际测试问题​

实际测试下来，视频采集路线的稳定性和效率都不理想。

2026.5.27-日报-王雨默​