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# MVP 详细设计文档：最强导师 (The Apex Mentor)
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## 1. 概述
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本 MVP 旨在验证游戏的核心循环：**任务分发 -> 学生自动工作 -> 资源结算 -> 压力/状态管理**。
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范围仅涵盖设计文档中的“第一阶段：青椒求生”（前 10 回合）。
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## 2. 核心循环 (Core Loop)
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游戏以“回合”（Turn）为单位，每个回合代表一年（或一个学期）。
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回合内流程如下：
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1. **准备阶段 (Planning Phase)**
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* **时间暂停**。
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* 玩家查看当前资源（经费、声望）。
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* 玩家查看现有学生状态（心情、属性）。
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* 玩家接收新任务（课题/论文）并将其分配给具体的设施（如实验室工位）。
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* 玩家使用经费购买/升级设施或道具。
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2. **执行阶段 (Execution Phase)**
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* **时间流动**（可视化的几天/几周）。
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* 学生根据 AI 逻辑自动寻找任务进行工作（扣减任务 HP）。
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* 学生各项数值变化（压力上升、体力下降）。
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* 导师（玩家 Avatar）在地图上移动，使用技能（如“画饼”、“PUA”）干预学生状态。
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* 突发事件触发（如“电脑蓝屏”），需要导师立刻前往处理。
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3. **结算阶段 (Review Phase)**
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* 回合结束（Deadline 到达）。
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* 计算完成的任务：获得声望、经费。
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* 计算未完成的任务：扣除声望、经费。
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* 支付学生工资、维护费。
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* 结算学生状态（是否崩溃/退学/毕业）。
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* 显示本回合报表。
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## 3. 核心对象设计 (Core Object Design)
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### 3.1 全局管理器 (GameManager)
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* **职责**：维护全局状态、回合流转、全局资源。
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* **属性**：
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* `CurrentTurn` (int): 当前回合数。
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* `Phase` (Enum): Planning / Execution / Review。
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* `GlobalResources` (Object): 包含 Money, Reputation, ResearchPoints。
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* **方法**：
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* `StartTurn()`: 进入准备阶段。
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* `StartExecution()`: 开始执行阶段。
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* `EndTurn()`: 触发结算。
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### 3.2 导师 (Mentor / Player)
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* **职责**：玩家在场景中的化身，提供 Buff 和技能。
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* **属性**：
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* `Energy` (int): 精力值，用于释放技能。
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* `Position` (Vector2): 地图位置。
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* `Skills` (List): 拥有的技能列表。
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* **技能示例**：
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* `Inspire`: 消耗精力，范围内学生工作效率 +50%，持续 5秒。
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* `MicroManage`: 消耗精力，立刻减少某任务 5% 剩余工作量，增加学生压力。
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### 3.3 学生 (Student)
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* **职责**：基础工作单位，具有自主 AI。
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* **扩展属性** (继承自现有 `Student.cs`):
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* **Attributes (能力值)**: `Intelligence` (智力), `Strength` (体力), `Expression` (表达).
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* **Status (状态值)**: `Sanity` (SAN值/抗压), `Stamina` (当前体力), `Loyalty` (忠诚度).
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* **Traits (特质)**: List<Trait> (如 "NightOwl": 晚上效率高).
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* **状态机 (FSM)**:
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* `Idle`: 无任务或休息中。
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* `Working`: 在工位上对任务造成伤害。
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* `Resting`: 在咖啡厅/宿舍恢复 Sanity/Stamina。
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* `Breakdown`: 崩溃状态，无法工作，需导师干预。
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### 3.4 任务 (Task)
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* **职责**：地图上的“怪物”，需要被学生“击败”。
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* **属性**：
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* `TotalWorkload` (float): 总工作量 (HP)。
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* `CurrentProgress` (float): 当前进度。
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* `Type` (Enum): Paper (论文), Project (项目), Admin (杂务).
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* `Difficulty` (float): 减伤系数，需要特定属性（如智力）对抗。
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* `Deadline` (int): 剩余回合数。
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* `Rewards` (Resource): 完成奖励。
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### 3.5 实验室/地图 (Lab)
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* **职责**：容器，管理设施和路径。
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* **扩展**：
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* 需支持从 `GameManager` 获取设施列表。
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* 设施 (Facility) 需关联 Task（任务绑定到设施上，学生去设施工作）。
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## 4. 扩展性设计 (Scalability)
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* **IAgent 接口**：学生、导师、后续的“博后”都实现此接口，方便统一管理行为。
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* **EventSystem**：使用观察者模式（已有的 `TimelineType` 可扩展）处理突发事件。
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* **SaveSystem**：所有核心数据（Student Data, Task Data）需可序列化，支持 SL 大法和 Roguelite 继承。
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## 5. MVP 开发计划 (脚手架)
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我们将创建以下脚本结构：
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* `scripts/Core/GameLoop.cs`: 处理回合流程。
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* `scripts/Domain/Task.cs`: 任务数据结构。
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* `scripts/Domain/Mentor.cs`: 导师逻辑。
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* `scripts/Domain/StudentData.cs`: 学生数值模型（与表现层 `Student.cs` 分离或集成）。
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