图片 ≠ 全部信息
一张图片展示外观。程序还需要知道家具类型、位置和占地，才能判断它们是否重叠。
家具设计与工程 / 新生通识 / 90 MIN
一张桌子，
为什么挡住了路？
从 Moroma 的像素房间出发。让家具成为数据，让想法变成规则，再用证据判断 AI 的建议。
无需账号 · 单人操作 · 预置 AI 案例 · 学习记录仅保存在本机
01 / 来自游戏的空间俯视 · 原始住宅
住宅布局与家具画法提取自 Moroma 源码。
下方实验是为教学重新布置的简化房间。
01 / 先想一想
看起来合理，就一定好用吗？
规则需要说清楚
“布置合理”太含糊。试着换成：家具不重叠、入口可用、能从入口到达目标点。
结论要有证据
先预测，再动手。记录一次失败，也能帮助我们发现遗漏的条件。
02 / 单人房间实验室
把想法放进房间里。
入口 (1,10)目标 (12,4)角色左上为原点 · 每格 1 教学单位
已走 0 步
选中家具后拖动，或使用右侧的位置输入框。先保存 A，再尝试改进。
让两个方案可以比较
路线长度由四方向最短路径计算；手动走的步数只作体验记录。
| 方案 | 家具不重叠 | 入口可用 | 目标可达 | 最短路线 | 操作 |
|---|
操作帮助：第一次上机也可以跟着做
- 点“选中家具”选择书架，记下 x、y 和占地。
- 先点“保存方案 A”，保留初始条件。
- 把书架横坐标改成 3，点“应用位置”，其他家具先不动。
- 点“检查路径 / 显示路线”，观察结果；再点“保存方案 B”。
- 点“角色行走”，再点房间，用方向键移动。输入框中的方向键仍用于编辑，不会移动角色。
- 用“下载当前布局 PNG”保存图片；浏览器下载列表里可以找到文件。
模型边界：角色占一格，只能上下左右移动；家具按矩形占地，不能穿过。教学单位不等于米或厘米。可达不代表人体工学、承重、消防或无障碍设计合格。
03 / 让规则成为程序
检查通过，检查完整了吗？
给检查器补充条件
边界检查始终启用。改变勾选会改变右侧程序与检查结果；不会改变角色的实际碰撞规则。
请用初始布局运行一次，再补上路径条件。
这段可读代码与勾选条件同步。网页以预先定义的条件执行，不执行任意输入代码。
进阶：路径检查做了什么？
从入口开始，逐层寻找上下左右能走的新格子，并记下每个格子从哪里来。找到目标就反向连出路线；所有能走的格子都查过还没找到，说明在当前模型下不可达。这是广度优先搜索，不是机器学习。
反思：允许斜着走、角色变宽、柜门需要打开时，模型和检查条件还要怎样改变？
04 / 与 AI 合作，自己作判断
一份流畅的回答，
还需要一次真实的核验。
模拟回答 01 / 有意保留错误
“把书桌、书架、沙发和高柜围在一起，可以形成安静的学习区。只要家具之间不重叠，入口没有堵住，就一定能从入口走到书桌前。”
载入会替换当前布局；A/B 快照与文字记录保留。该回答由课程作者编写，用于练习核验，不冒充真实模型输出。
三种“聪明”，分清楚
规则程序：人写明条件，程序按条件判断。Moroma 中部分敌人的追踪、攻击也由规则控制。
机器学习：通过训练数据学习模式，再对新数据作预测；结果需要检验。
生成式 AI：根据输入与学到的模式生成内容。措辞肯定、画面漂亮，都不能替代设计验证。
本页的布局检查和路线搜索属于规则与算法。预置文字案例不代表现场 AI 服务。
完成实验后查看参考解释
初始布局中，书桌、书架、沙发与高柜围住目标区，家具互不重叠且入口空着，目标仍不可达。“一定”这个结论被反例推翻。将书架 x 从 10 改为 3 可打开路径；再用相同起终点比较。改写需求应明确起终点、家具清单、不得重叠、不得越界、入口和目标均可用，并要求验证路线。
05 / 带走你的证据
一页成果单，一次清楚的解释。
必做
保存 A/B、记录结果、指出一处 AI 建议的问题。
核心
解释位置数据与条件判断怎样影响结果。
进阶
提出一个新约束，并说明现有模型为何不足。
记录仅保存在当前浏览器。导出文件后按教师要求提交，网页不会自动上传作业。
怎样保存与提交？
导出成果单会下载一个 HTML 文件，含你的文字、A/B 数据和布局图。双击可用浏览器阅读，再用打印功能保存 PDF。建议建立“家具通识 / 学习代号 / 01_布局、02_成果”文件夹。关闭后重新打开，确认文件可读；换电脑或清理浏览器前请导出。