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Slay the Spire 1: Cards 是一个规范化的数据集，包含了2019年发布的游戏《杀戮尖塔》中的所有卡牌，专为机器学习和深度学习训练设计。该数据集包含360张卡牌，每张卡牌具有标识符、肖像图像、元数据字段（如名称、类型、稀有度、颜色、费用、描述等）以及通过正则表达式从描述文本中提取的衍生特征列（如伤害值、格挡值、状态效果、机制等）。图像数据以高分辨率（约1024×1024）和低分辨率（约256×256）两种形式提供。数据来源于游戏文件解析，并通过上游API进行规范化处理，适用于文本分类、特征提取、卡组构建模拟器等任务，且可与配套的嵌入数据集连接以扩展使用场景。数据集仅包含英文内容，许可证为CC BY 4.0，游戏知识产权归Mega Crit所有。

Slay the Spire 1: Cards is a standardized dataset containing all cards from the 2019 game Slay the Spire, designed for machine learning/deep learning training. The dataset includes 360 cards, each with an identifier, portrait image, metadata fields (such as name, type, rarity, color, cost, description, etc.), and derived feature columns extracted from the description text using regular expressions (e.g., damage value, block value, status effects, mechanics, etc.). Image data is provided in both high-resolution (approximately 1024×1024) and low-resolution (approximately 256×256) formats. The data is sourced from game file parsing and normalized via an upstream API. It is suitable for tasks like text classification, feature extraction, and deck-building simulators, and can be connected with companion embedding datasets to extend usage scenarios. The dataset contains only English content, is licensed under CC BY 4.0, and the game intellectual property belongs to Mega Crit.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自经典卡牌构筑游戏《Slay the Spire》2019年正式发行的版本，由开发者通过调用nkhoit/spire-archive项目的公开JSON接口，从游戏文件中解析出全部360张卡牌的定义数据。原始数据经过规范化处理，将异构字段映射为稳定统一的架构，并利用正则表达式从卡牌描述文本中提取出伤害、格挡、状态效果等衍生特征列。卡牌插画则从本地Steam安装包中直接提取高分辨率版本（约1024×1024像素），以PIL可解码的Image特征格式嵌入数据行中。整套流水线由slaythespire-codex仓库托管，并附带provenance.json记录数据获取的时间与来源，确保可复现性与溯源能力。

使用方法

用户可通过HuggingFace的datasets库直接加载该数据集，执行load_dataset('t22000t/slay-the-spire-1-cards', split='train')即可获得训练集。若仅需卡牌文本特征而不需要图像，可采用streaming=True模式以降低下载开销。卡牌ID字段可作为关联键与slay-the-spire-1-card-embeddings等嵌入数据集无缝合并，构建面向卡牌文本分类、卡组构筑模拟器或设计分析的完整数据管道。数据集以CC BY 4.0许可发布，允许学术与商业场景下的自由使用，但需注意游戏IP归Mega Crit所有，插画共享基于社区工具生态的公开授权。

背景与挑战

背景概述

Slay the Spire 1: Cards数据集由研究者timothy22000于2026年构建，依托开源工具spire-archive从知名Roguelike卡牌游戏《Slay the Spire》中提取并规范化生成。该数据集聚焦于游戏内全部360张卡牌的结构化表示，涵盖标识符、牌面描述、稀有度、职业颜色、能量消耗及经过推导的伤害、格挡、状态效果与机制等特征列。其核心研究问题在于为机器学习模型提供标准化的卡牌数据，以支持卡牌文本分类、牌组构建模拟器及游戏设计分析等任务。该数据集在电子游戏AI与程序化内容生成领域具有开创性意义，通过分离卡牌数据与嵌入表示，降低了下游任务的数据加载门槛，推动了回合制策略游戏数据的可复用性与可扩展性研究。

当前挑战

该数据集所解决的领域问题在于电子游戏卡牌数据的非结构化与多样性挑战，例如《Slay the Spire》中卡牌机制复杂、文本描述存在非标准表述，传统方法难以自动提取数值与效果，数据集通过正则推导实现了结构化转换。构建过程中面临的核心挑战包括：1)从游戏文件中解析异构字段并稳定归一化至统一模式；2)卡牌插画的版权合规与分发权问题，需依赖开发商Mega Crit对同人工具的公开支持并预设撤回条款；3)多语言支持的缺失，当前仅收录英文文本，限制了跨语言研究的适用性；4)高分辨率插画嵌入导致数据体量激增，需提供流式加载选项以平衡存储与效率。

常用场景

经典使用场景

《杀戮尖塔》作为一款标杆级的卡牌构筑类Roguelike游戏，其卡牌设计蕴含着丰富的数值策略与机制交互逻辑。该数据集以标准化格式收录了游戏内全部360张卡牌的核心元数据、衍生特征字段以及高分辨率卡面艺术图像，为机器学习与深度学习研究提供了结构清晰、即开即用的训练素材。研究者可借助HuggingFace的`datasets.load_dataset()`接口一键加载，直接驱动卡牌文本分类、牌组构筑模拟器或设计空间分析模型的构建与评测。

解决学术问题

该数据集有效解决了卡牌游戏领域基础数据匮乏与异构化严重的学术困境。通过为每张卡牌提取伤害、格挡、状态效果及机制标签等数值化特征，它使研究者能够脱离繁琐的手动标注与游戏文件解析工作，直接聚焦于卡牌强度预测、牌组协同模式挖掘、技能效果与卡面描述的语义对齐等核心问题。数据集的发布极大降低了卡牌平衡性分析与AI辅助设计的入门门槛，推动了从规则引擎到数据驱动范式的转型，对游戏AI与程序化内容生成研究具有深远影响。

实际应用

在实际应用层面，该数据集为游戏AI领域的多个子方向提供了坚实的数据基座。卡牌文本与数值特征可直接用于训练自动卡牌分类器与关键词抽取系统，助力游戏社区工具与Mod生态建设；卡牌肖像图像与描述文本的双模态对齐，为多模态游戏内容理解任务提供了天然的测试床。此外，设计师可基于衍生特征进行卡牌强度动态可视化与平衡性仪表盘的开发，而牌组构筑模拟器则可利用标准化后的卡牌接口实现快速原型迭代与策略验证。

数据集最近研究

最新研究方向

在游戏AI与程序化内容生成的前沿交叉领域，slay-the-spire-1-cards数据集为牌组构建类游戏的智能设计与分析开辟了新路径。该数据集不仅包含《杀戮尖塔》全部360张卡牌的标准化元数据（包括伤害、格挡、状态效果等衍生特征列），更通过关联的文本与多模态嵌入数据集，实现了从卡牌描述到高维语义空间的映射。这种将经典Roguelike卡牌游戏的结构化知识与深度学习表示相结合的范式，正催生一系列创新研究：基于卡牌文本的自动分类器可辅助游戏设计师快速检索与平衡卡牌效果；利用联合嵌入空间的deckbuilder模拟器能学习人类玩家的组牌策略；而设计分析模型则能通过特征归因揭示卡牌强度与机制间隐性的协同关系。数据集采用的模态分离设计（独立存储卡牌与嵌入）兼顾了纯文本分类与多模态推理两类场景，其CC BY 4.0许可与嵌入式取回条款更鼓励了社区驱动的游戏AI工具链建设，为这一经典游戏的二次创作与学术研究提供了标准化基础设施。