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什么是 Akagi？

Akagi 是一个桌面助手，可实时监控您在线玩的麻将（Mahjong Soul、Tenhou、Riichi City 等），并提供实时分析。在您游戏时，它会显示一个小型叠加层（HUD），包含以下有用数据：

• 数牌（Shanten）——距离听牌还有多少张牌
• 待牌（Waits）——能完成手牌的牌
• 和牌 / 听牌概率（Agari / Tenpai rates）——和牌或听牌的概率
• 每位对手的点炮风险（Deal-in risk per opponent）——每位对手弃牌的危险程度
• 建议弃牌（Suggested discard）——内置 AI 认为最佳的弃牌

叠加层可拖动和调整大小，应用还会记录每局完整对局，供您后续查看统计数据、段位分布、点数趋势图和每手的详细数据。

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它是如何工作的？

1. 捕获游戏数据——Akagi 可以通过以下方式运行：
   • 运行一个 MITM 代理，拦截游戏的 WebSocket 流量（您只需安装一次自签名 CA）
   • 启动一个 基于 Chromium 的浏览器，通过 Chrome DevTools 协议嗅探 WebSocket 帧（无需证书）
2. 将原始帧转换为标准 mjai 事件流（日本立直麻将的通用 JSON 格式）。这由平台特定的桥接器（Mahjong Soul、Tenhou 等）完成。
3. 将事件输入到机器人中——提供两种后端：
   • 内置机器人——一个小型神经网络，已编译进 Rust 二进制文件中（使用 HuggingFace 的 candle 库）。本地运行，无需下载，支持 4 人和 3 人（三麻）游戏。
   • 云端推理——可选的远程模型，性能更强。本地模型始终作为备用，因此即使服务器缓慢或不可用，游戏也不会卡顿。
4. 显示分析结果——HUD 显示上述数据，历史记录 选项卡可视化累积统计数据。
5. 可选的自动操作——启用后，机器人可实际为您执行操作（点击 Chromium 窗口中的牌，或直接向 Tenhou 发送动作）。

所有组件通过单个 Rust 二进制文件内的轻量级事件总线通信，UI 使用 Tauri 2、React 19 和 Tailwind CSS 构建。

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哪些人可能用得上？

• 希望即时获得决策反馈，并学习“好弃牌”长什么样的 休闲玩家
• 需要在游戏中快速获取数牌、待牌列表和风险指标的 麻将理论学习者
• 对实时游戏状态捕获、基于 Rust 的神经网络推理管道，以及网页游戏与桌面 UI 之间的桥梁感兴趣的 开发者 / 研究人员

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如何开始使用

1. 下载发布版——在 Releases 页面获取适用于 Windows、macOS（Apple Silicon）或 Linux 的 zip 文件。解压到任意位置并运行 akagi 可执行文件。
2. 运行设置向导——选择语言、您将要玩的平台、捕获模式（MITM 或 Chromium），以及是否需要云端推理密钥。
3. 开始游戏——从 Akagi 启动内置 Chromium 浏览器，或配置现有客户端使用本地代理（127.0.0.1:23410）。HUD 将自动出现。
4. 玩几局后查看历史记录选项卡，以查看胜率图表、PT 趋势图和每手的详细统计数据。

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限制与注意事项

• 内置神经网络 故意保持适度；它能提供合理建议，但并非顶级引擎。
• 使用 MITM 代理 需要安装自签名 CA，且在 Windows 上需要第三方重定向工具（如 Proxifier）。忘记排除回环流量可能导致游戏异常。
• 云端推理 需要购买或兑换密钥；没有密钥时，应用将回退到本地模型。
• 仅 完整对局 会被保存；如果中途断开连接，部分数据将被丢弃。
• 本软件仅用于 教育目的；使用它可能违反游戏的服务条款，任何账户处罚由用户自行承担。

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快速参考

功能	详情
支持的游戏	Mahjong Soul、Tenhou、Riichi City（未来支持：Amatsuki）
捕获模式	MITM 代理（系统级）或 Chromium CDP（无需 CA）
机器人	内置 Rust NN，可选云端托管模型，外部 mjai 插件
平台	Windows x64、macOS ARM64、Linux x64（glibc 2.35+）
UI 技术	Tauri 2 + React 19 + TypeScript + Tailwind
许可证	Apache 2.0

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Akagi 本质上是一个将实时 AI 辅助分析工具打包为单个便携式二进制文件的在线立直麻将工具，支持可选的云端推理。