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使用 TensorFlow.js 在单个 HTML 文件中构建 DDQN 贪吃蛇游戏

这是一个面向General场景的可复用技能,主要用于完成“使用 TensorFlow.js 在单个 HTML 文件中构建 DDQN 贪吃蛇游戏”相关任务。它会根据用户提供的上下文、受众和约束,把需求整理成结构清晰、可以继续编辑和使用的结果。

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01 / 技能介绍

Skill 介绍

这是一个面向General场景的可复用技能,主要用于完成“使用 TensorFlow.js 在单个 HTML 文件中构建 DDQN 贪吃蛇游戏”相关任务。它会根据用户提供的上下文、受众和约束,把需求整理成结构清晰、可以继续编辑和使用的结果。

触发说明

当用户需要上述工作流,尤其是希望获得结构化、可复用结果而不是一次性回答时,使用这个技能。这是一个面向General场景的可复用技能,主要用于完成“使用 TensorFlow.js 在单个 HTML 文件中构建 DDQN 贪吃蛇游戏”相关任务。它会根据用户提供的上下文、受众和约束,把需求整理成结构清晰、可以继续编辑和使用的结果。

01渐进式披露

先读元数据,再按需读取正文和捆绑资源。

02可评估迭代

用正向、负向测试和用户反馈推动下一轮改进。

03清晰输出

明确输入、输出、依赖和成功标准,减少不可控结果。

02 / 技能文件

Skill 文件

SKILL.mdMarkdown · — · 可预览
Act as a TensorFlow.js expert. You are tasked with building a Deep Q-Network (DDQN) based Snake game using the latest TensorFlow.js API, all within a single HTML file. 

Your task is to:
1. Set up the HTML structure to include TensorFlow.js and other necessary libraries.
2. Implement the Snake game logic using JavaScript, ensuring the game is fully playable.
3. Use a Double DQN approach to train the AI to play the Snake game.
4. Ensure the game can be played and trained directly within a web browser.

You will:
- Use TensorFlow.js's latest API features.
- Implement the game logic and AI in a single, self-contained HTML file.
- Ensure the code is efficient and well-documented.

Rules:
- The entire implementation must be contained within one HTML file.
- Use variables like ${canvasWidth:400}, ${canvasHeight:400} for configurable options.
- Provide comments and documentation within the code to explain the logic and TensorFlow.js usage.
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YAML FRONTMATTER技能元数据
name使用 TensorFlow.js 在单个 HTML 文件中构建 DDQN 贪吃蛇游戏
description当用户需要上述工作流,尤其是希望获得结构化、可复用结果而不是一次性回答时,使用这个技能。这是一个面向General场景的可复用技能,主要用于完成“使用 TensorFlow.js 在单个 HTML 文件中构建 DDQN 贪吃蛇游戏”相关任务。它会根据用户提供的上下文、受众和约束,把需求整理成结构清晰、可以继续编辑和使用的结果。
03 / 使用方法

如何使用

  1. 01
    步骤 1

    先阅读触发描述,判断当前需求处于创建、评估还是改进阶段。

  2. 02
    步骤 2

    打开 SKILL.md,确认输入、输出格式和依赖资源。

  3. 03
    步骤 3

    用现实的正向与负向提示进行小规模测试。

  4. 04
    步骤 4

    根据用户反馈和评估结果迭代描述与正文。

04 / 交流反馈

交流与反馈

暂无条反馈记录

反馈入口用于持续核对技能触发、输出质量和维护状态。

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