1第 1 步：把卡牌设计成「数据对象」并搭战斗状态机
- 1为每张卡定义字段：id、名称、费用、类型（攻击/技能/能力）、效果（伤害/格挡/抽牌/附加状态）、稀有度。
- 2战斗状态机：回合开始（抽牌+回能量）→ 玩家出牌 → 结束（弃手牌）→ 敌人行动 → 循环。
- 3实现最基础的 攻击牌、格挡牌、抽牌牌，跑通一场对战。
- 4所有数值从卡牌数据读取，加新卡只加数据不改逻辑。
AI 提示词（复制给 AI）
请用 Godot 4 设计一个卡牌构筑战斗系统：1) 卡牌用 Resource 数据对象（费用/类型/效果）；2) 战斗状态机管理 抽牌/能量/出牌/敌人行动；3) 一个可扩展的效果系统，支持 伤害/格挡/抽牌/施加中毒等关键词；4) 敌人显示下回合意图。给出数据结构与一个出牌结算的调度器示例。
2第 2 步：建立关键词与状态效果系统
- 1定义玩家侧状态：格挡（每回合清空）、力量（增减伤害）、中毒（回合末掉血递减）、易伤/虚弱等。
- 2定义关键词并做统一的结算顺序与时机（回合开始/打出时/回合结束）。
- 3卡牌文本用占位符自动填数值，改数值不用改文案。
- 4确保复杂连锁按固定队列结算，避免状态顺序 bug。
先写清楚「结算时序表」（各种效果在什么时机触发、谁先谁后），再实现卡牌。卡牌游戏 80% 的 bug 来自结算顺序而非数值。
卡面描述必须与实际效果严格一致。玩家对卡牌游戏的信任极度依赖文本准确，任何「描述这么写、实际不是」都是严重问题。
3第 3 步：批量造牌并用 AI 模拟对局平衡
- 1按体系批量造牌：攻击流、防御反伤流、中毒流、连击/费用流等，每体系需有核心与配件。
- 2写一个简单的「贪心/规则 AI」自动玩家，让它用不同策略连跑上万局，统计胜率、强势卡、必拿卡。
- 3重点找：一张出场就赢的 OP 卡、永远不选的废卡、无解的 Boss。
- 4卡牌奖励做 3 选 1 并按当前牌组适配（避免给完全用不上的牌）。
AI 提示词（复制给 AI）
这是我的卡牌完整列表【贴 JSON：费用/效果/稀有度】和 Boss 数值【贴】。请：1) 按协同体系归类；2) 模拟推理找出明显过强/过弱的卡；3) 估算各体系对每个 Boss 的可行性；4) 给出具体的数值调整建议（精确到加减几点）。另外请帮我再生成 10 张能补全冷门体系的新卡，含完整卡面文本。
验收清单
- 跑一万局没有 90%+ 胜率的逃课打法
- 每张卡都有人会选
- 卡面文本与效果一致
- 每个 Boss 至少有两套可行打法
4第 4 步：牌组经营、地图与发布
- 1战后提供 选牌（奖励）、删牌（净化）、升级牌、商店，让牌组越打越精。
- 2路线分支：普通/精英/篝火/商店/Boss，精英给更好遗物但更危险。
- 3加入遗物/被动道具层，与卡牌形成跨系统协同。
- 4新手引导用前两关低难度教会 费用、格挡、意图 三个核心概念。
- 5导出 PC（Steam）/移动端，Balatro 证明了该品类极强的商业爆发力。
卡牌游戏的内容可几乎无限扩展（新卡 + 新遗物 + 新角色），非常适合先发一个精致的小版本，再靠更新持续运营。