英雄联盟排位分析工具 - Tauri 2.0 + Vue 3 + Rust

文件	最后提交记录	最后更新时间
.claude	docs(skill): 补充 sentry skill 的 events-stats 聚合函数坑 events-stats 端点的聚合函数参数是 yAxis 不是 field，传 field=count_unique(...) 会静默退化成全量 count()，且响应不报错，容易把日志条数误判成 DAU。	1 个月前
.github	feat(updater): 便携版自研自更新 (#163)	17 天前
data	chore(data): 更新国服英雄改动 26.19更新	6 天前
docs	feat(opgg): OP.GG 数据接入——选人期符文推荐 / 一键应用 / 符文方案 / 英雄榜 (#168)	11 天前
public	docs: README 预览区置顶 AI 整局复盘截图（招牌功能真实输出）	2 个月前
rank-analysis-app	fix(asset): 离线启动物品图标裂图——资源列表落盘、按四表判就绪、连上客户端后刷新 (#172)	2 天前
scripts	fix(patch-notes): 公告只写英雄称号时回退映射到中文名 26.19 公告以称号称呼英雄（暗裔剑魔等），AI 照抄后全部被白名单拒绝，定时任务连续失败。校验时先把称号归一成中文名再查白名单，产出 name 仍为中文名。	6 天前
tests	feat(ai): AI 复盘/对局分析换 qwen-flash 与渲染高亮 + 修复冷启动图标加载 (#78)	3 个月前
.claude-agents	chore(rename): 应用改名为 Rank Analysis，含老用户数据迁移与旧安装接管 (#149)	1 个月前
.gitattributes	Add .gitattributes to enforce LF line endings for Rust and source files Co-authored-by: wnzzer <91928896+wnzzer@users.noreply.github.com>	9 个月前
.gitignore	feat: 云端配置提醒分层 + 备注遇见记录被动追踪 (#164) Co-authored-by: Claude <noreply@anthropic.com>	17 天前
CLAUDE.md	chore(rename): 应用改名为 Rank Analysis，含老用户数据迁移与旧安装接管 (#149)	1 个月前
CODE_QUALITY.md	feat(theme): 亮色主题精修——冷瓷修正版，实心白卡去光晕，浮层取对 token (#167)	15 天前
CONTRIBUTING.md	chore(rename): 应用改名为 Rank Analysis，含老用户数据迁移与旧安装接管 (#149)	1 个月前
LICENSE	Initial commit	1 年前
README.md	docs: README 增加 GitCode 下载量徽章 GitHub 徽章只统计 GitHub Releases 的下载，国内用户走 GitCode 镜像的那部分（约 4.5K）此前完全没体现。 GitCode 没有下载计数 API，只有官方徽章 download/badge.svg 暴露数值，所以并列展示两个徽章而非求和，避免为了合成一个数字去养 cron + 正则抓 SVG 的额外链路。	21 天前
README.zh-CN.md	docs: README 增加 GitCode 下载量徽章 GitHub 徽章只统计 GitHub Releases 的下载，国内用户走 GitCode 镜像的那部分（约 4.5K）此前完全没体现。 GitCode 没有下载计数 API，只有官方徽章 download/badge.svg 暴露数值，所以并列展示两个徽章而非求和，避免为了合成一个数字去养 cron + 正则抓 SVG 的额外链路。	21 天前
package-lock.json	feat: markdown支持	7 个月前
package.json	feat: markdown支持	7 个月前

Rank Analysis

AI 驱动的英雄联盟对局复盘 · 基于官方 LCU API

Windows macOS

中文 | English

给开发者的 TL;DR —— 原生对接 LOL 客户端，Tauri 2 + Rust + Vue 3 + TypeScript 全栈。安装包仅 ~5 MB，Windows 与 Apple Silicon macOS 均为单个原生二进制，零 Electron 开销。核心是一条数据驱动的 AI 复盘流水线：把每局对战量化（KDA、伤害/承伤占比、参团率、经济、阵容）后流式喂给大模型，直接告诉你谁 carry、谁犯罪、谁被队友拖累。通过 LCU WebSocket 监听实时对局状态，Rust 异步 HTTP 拉战绩。不注入 DLL、不读游戏内存，全程只调用 Riot 官方本地客户端 API。

📖 简介

Rank Analysis 是一个基于 Riot 官方 LCU API 的英雄联盟助手。它最大的亮点是数据驱动的 AI 对局复盘：不止给你堆数字，而是把每一局量化后让 AI 讲清楚你这把为什么赢/输——谁 carry、谁犯罪、谁被打爆、谁被队友拖累。围绕这个核心，它也覆盖了基础能力：带高低胜率高亮的战绩查询、开黑/队友风险识别，以及规则化的自动 BP。

本项目使用 Tauri 2.0 构建，结合 Rust 的高性能与 Web 前端的灵活性，做成一个 ~5 MB 的单二进制应用——不注入 DLL、不读游戏内存，只调用官方本地客户端 API。

✨ 功能特点

🤖 AI 对局复盘 —— 核心能力

整局 AI 复盘：在对局详情中一键生成整场胜负归因，定位谁最尽力、谁最犯罪、谁被打爆、谁属于被队友拖累。
单人 AI 复盘：支持对任意参战玩家单独分析，判断其属于尽力、犯罪、被爆、被连累还是正常发挥。
房间级 AI 判断：在组队/排队阶段根据最近战绩、常用英雄、位置分布和标签，快速给出队友与对手的风险判断。
数据证据驱动，不靠感觉：每条结论都建立在真实数据上——KDA、伤害占比、承伤占比、经济、参团率、推塔、补刀，而非纯主观点评。
流式输出 + 缓存：结果逐字流式返回，并在本地会话内按对局缓存，减少重复等待。

📊 战绩查询

高低胜率高亮：直观展示队友近期表现。
MVP 显示：快速识别大腿玩家。
玩家标签：自动标记连胜、连败、非排位玩家。
关系显示：识别宿敌与好友。

🔍 对局分析

预组队检测：标记预先组队的玩家（开黑检测）。
历史遭遇：标记曾经遇见过的玩家。
单场详情面板：独立窗口展示 10 名玩家的 KDA、经济、补刀、承伤、推塔、装备、技能与符文/海克斯强化。
海克斯强化识别：竞技场等特殊队列会自动切换为强化展示，并区分不同稀有度。

🤖 自动化辅助

自动匹配：自动开始寻找对局。
自动接受：匹配成功后自动接受。
规则化 BP：可配置的规则引擎按「位置 × 队友/敌方英雄」条件自动选人/禁用（未命中时回退到固定预设列表）。

🗂️ 备注、标签与数据同步

玩家备注：给遇到过的玩家留下「备注 + 颜色标记」（友好/一般/小心/拉黑），再次相遇时自动提示。
标签管理：内置十余种可开关的行为标签（连胜、连败、炸鱼嫌疑、手热、低谷……），支持 AI 分析你的近期战绩后推荐个性化标签。
云同步与备份：玩家备注与全量配置可跨设备云同步（按最后更新时间合并），也可一键导出/导入 JSON 全量备份。

📸 软件预览

AI 整局复盘 —— 一句话定论 + 谁尽力 / 谁背锅 / 谁被打爆，每条结论都挂着真实数据

战绩查询 —— 可查询任意召唤师，深色 / 浅色主题

实时对局分析 —— 进入对局自动展示 10 名玩家的近期战绩、段位、标签与开黑关系

对局详情 —— 独立窗口展示全员 KDA / 经济 / 输出承伤，一键 AI 整局复盘

玩家备注与标签管理

自动化与常规设置

数据备份与云同步

🚀 使用方法

下载：
- GitHub Releases（主下载源）：前往 Release 页面下载最新的构建版本压缩包。
- GitCode 镜像（国内访问更快）：前往 GitCode Releases 下载。
系统要求
- Windows：Windows 10 1803 及以上版本（需支持 WebView2）
- macOS：macOS 10.15 及以上，仅支持 Apple Silicon（*-macos-aarch64.dmg，无 Intel 版）
功能差异：一切走 LCU API 的能力——战绩查询、AI 复盘、开黑识别、自动接受/秒选/禁用、云同步 ——两个平台完全一致。只有两个辅助功能是 Windows 独有的，因为 macOS 上不存在对应机制： 免 WeGame 一键启动（依赖腾讯登录客户端的 Windows 安装目录布局）和以管理员身份重启 （macOS 没有 UAC）。这两项在 macOS 上直接隐藏，不会渲染出点了必报错的死按钮。
运行：解压后直接运行可执行文件，无需管理员权限。

macOS 首次打开：安装包做了 ad-hoc 签名但未做 Apple 公证（公证需要付费开发者账号），首次打开会被系统拦下。请打开系统设置 → 隐私与安全性，拉到底部，在被拦截的应用旁点 仍要打开，然后重新启动即可。此操作只需做一次。
连接：软件运行时会自动检测游戏客户端。
注意:
- 当前仅支持腾讯服务器。
- 支持在游戏启动后中途打开软件，会自动连接。
- AI 分析功能需要联网调用模型服务，网络不可用时仅影响 AI 相关能力，不影响基础战绩查询。

🛠️ 开发与构建

如果你想自己编译本项目，请按照以下步骤操作：

环境准备

Node.js (推荐 LTS 版本)
Rust
原生构建工具链：
- Windows：Visual Studio C++ Build Tools
- macOS：Xcode Command Line Tools（xcode-select --install）

两个平台共用同一份源码。npm run tauri build 在 Windows 上产出 NSIS 安装包；macOS 上需显式指定打包目标（tauri.conf.json 里的默认 target 是 nsis）：

npm run tauri build -- --bundles dmg

构建步骤

克隆项目并进入 Tauri 目录：
```
cd rank-analysis-app
```
安装依赖：
```
npm install
```
运行开发模式：
```
npm run tauri dev
```
编译生产版本：
```
npm run tauri build
```
构建完成后，可执行文件位于 src-tauri/target/release/bundle 目录下。

📊 代码质量

本项目采用现代化的开发工具链，确保代码质量和一致性：

质量工具

ESLint: 静态代码分析
Prettier: 代码格式化
TypeScript: 严格类型检查
Clippy: Rust 代码 Lint
Rustfmt: Rust 代码格式化
GitHub Actions: 自动化 CI/CD

质量检查命令

cd rank-analysis-app

# 一键 gate —— 提交前跑这个就够了（和 CI 完全对齐）
npm run check         # format + lint + typecheck + cargo fmt --check + clippy --all-targets --all-features -Dwarnings
npm run test          # vitest

# 按步骤单独跑（需要时）
npm run lint          # ESLint
npm run format        # Prettier
npm run typecheck     # vue-tsc
cd src-tauri && cargo fmt --all -- --check && cargo clippy --all-targets --all-features -- -Dwarnings

npm run check 是提交前的权威闸门，参数和 .github/workflows/quality-checks.yml 完全一致 —— 本地过了，CI 就不会再红。

详细的代码质量标准和贡献指南，请参阅：

🤝 参与贡献

欢迎提交 Issue 和 Pull Request！

反馈问题: 通过 GitHub Issues 提交。
提交代码: 欢迎改进代码或增加新功能。

📄 开源协议

本项目基于 MIT License 开源。

使用 AI 辅助实验维护（Claude / LLM 工具）

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项目介绍