一、我是谁，我卡在哪
个人背景：LOL 老玩家，主玩海克斯大乱斗。平时从来不会分析战绩，但是有AI了就可以不一样！客户端生涯页只给基础 KDA，想看死亡数趋势、阵容伤害构成、英雄类型胜率这些深度数据完全没有。
当前痛点：
网上的战绩查询只能看生涯或者我的助手，但我不会写脚本也没法批量拿到拿到数据，做数据可视化和深度分析更是超出我能力范围
二、我用 TraeWork 怎么解决的
模式 
Code Work
具体实践步骤：
第一步：
让work设计方案，给了一堆方案都得我自己去运行，懒得运行，就拿方案给code，让code按方案一条龙执行如下
编写 LCU API 战绩拉取脚本
告诉 TraeWork 我的诉求，它给出方案后直接生成了完整的 lcu_fetch_matches.py，包括自动定位客户端、认证、拉取比赛、解析 KDA/伤害/装备等字段。
第二步：逐个排查国服客户端的坑
脚本第一次跑失败了。国服 WeGame 以管理员权限启动客户端，非提权进程读不到命令行参数，lockfile 还被清空成 0 字节。TraeWork 没有卡住，而是逐步排查：先确认进程在运行 → 查注册表定位安装目录 → 发现 lockfile 是旧的 → 最终从 LeagueClientUx.log 日志里正则提取出当前会话的 --app-port 和 --remoting-auth-token，成功连上 LCU。
第三步：适配新版战绩接口
连上 LCU 后发现国服把旧版 /products/id/{puuid}/games 接口砍了（404）。TraeWork 通过 /help 路由探测出可用接口列表，找到新版 GAMHS 路由 /products/lol/{puuid}/matches，再根据返回的 JSON 样本适配了小驼峰字段名和 10 人参与者结构。
第四步：逐场补拉完整 10 人阵容
第一轮拉到的数据只有自己一个人——GAMHS 的列表接口只返回自己的 participant。TraeWork 发现后自动加了第二步：逐场调用 /lol-match-history/v1/games/{gameId} 获取完整 10 人阵容，包括队友和对手的 KDA、伤害、治疗量。这样阵容分析才有了数据基础。
〔截图位：终端输出 “处理第 1/21 场…” 进度〕
第五步：深度分析——队友、阵容、英雄适配
拿到完整 10 人数据后，TraeWork 做了四个维度的分析：
英雄类型胜率：把 15 个英雄按定位分组，发现 AP 刺客（妖姬/不祥/蜘蛛）75% 胜率是最佳定位，AP 消耗型（提莫）0% 胜率应直接放弃
阵容前排分析：有前排坦克时胜率 58% vs 无坦克 38%，前排就是大乱斗的保险
伤害占比：你在队伍总伤害中通常占 14-20%，定位是副 C 而非主 carry
连战衰减：8/15 连打 10 场，前 4 场连胜后状态断崖式下跌，末段 4 连败
第六步：生成 D3 交互式仪表盘
最后让 TraeWork 做可视化，它调用了数据可视化插件，用 D3 v7 生成了一个单文件 HTML 仪表盘。第一版做完后我觉得图表太丑，让它重新设计——第二版换成 LOL 风格深色主题（金色 #c8aa6e + 青色 #0ac8b9），标题金色渐变文字，KPI 卡片 hover 浮动效果，图表从 4 张扩展到 8 张。
三、提效前后对比
| 环节 | 以前 | 现在（TraeWork） |
|---|---|---|
| 获取战绩 | 手动截图生涯页，逐场抄 | 一行命令，21 场完整数据 3 秒拉完 |
| 阵容数据 | 完全没有 | 逐场补拉 10 人阵容，含队友对手 |
| 数据分析 | 只能看胜率 | 自动识别英雄类型胜率、阵容前排影响、伤害占比、连战衰减 |
| 可视化 | 不会做 | LOL 风格 D3 仪表盘，8 张图表交互式 |
四、成果展示
产物 1：lcu_fetch_matches.py —— 可复用的 LCU 战绩拉取脚本
- 自动从 Ux 日志提取 LCU 凭证，无需提权
- 适配新版 GAMHS 接口
- 逐场补拉完整 10 人阵容
- 以后随时重跑
产物 2：match_data.json —— 21 场完整战绩原始数据
每场包含：自己的 KDA/伤害构成/装备/承伤/治疗，以及全部 4 名队友和 5 名对手的对应数据。
产物 3：lol_dashboard.html —— D3 交互式分析仪表盘 v2
8 张图表 + 6 个 KPI 卡片，三段式布局：
| 图表 | 内容 |
|---|---|
| 胜负时间轴 | 21 场色块 + 死亡折线 |
| 死亡散点图 | 死亡 vs 输出，分区标注胜率（63% vs 30%） |
| 伤害占比 | 每场你在队伍总伤害中的占比 |
| 英雄类型胜率 | 6 种类型按胜率排序，AP刺客75%居首 |
| 英雄战绩条形 | 15 英雄战绩总览 |
| 有无坦克对比 | 有坦克58% vs 无坦克38% |
| 队友输出贡献 | 每场 5 人伤害贡献条，金色=你 |
| 连战衰减曲线 | 8/15 十场趋势，四连败区间高亮 |
五、实践经验总结
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国服 LCU 凭证从 Ux 日志提取最稳：WeGame 以管理员启动会清空 lockfile、屏蔽进程命令行读取，但
LeagueClientUx.log的启动参数行里一定有--app-port和--remoting-auth-token，用正则提取即可。 -
GAMHS 列表接口只返回自己：要拿完整 10 人阵容，必须逐场调
/lol-match-history/v1/games/{gameId}。这是国服特有的坑，国际服教程不会提到。 -
数据分析比数据采集更有价值：拉到数据只是第一步，TraeWork 真正帮上忙的是从 21 场数据里识别出「AP刺客最适合」「有前排胜率高 20 个百分点」「连战第 7 场后断崖」这种靠手动统计根本发现不了的规律。
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可视化要迭代：第一版仪表盘能用但丑，明确告诉 TraeWork "图表太丑了"之后，它换成 LOL 主题配色、加 hover 效果、扩展到 8 张图，效果提升明显。别怕让 AI 改稿。
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work不能运行命令，真正干活，还是得用code
六、分享你的实操对话（必填）
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