Wardogs Game Data

Wardogs（UE5 游戏）的游戏数据参考，包含原始 JSON 资产导出和生成的站点数据，涵盖武器属性、伤害计算、穿透、散布、后坐力、车辆属性、伤害路由、命中框、碰撞查看器、装备、附件、建筑、进度、经济、游戏模式、地图以及第一赛季到第二赛季的对比等。

原始信息汇总

Wardogs Data Docs 数据集总结

数据集概述

• 详情页面：https://github.com/Kiyogitpy/wardogs-data-docs
• 内容定位：Wardogs 的游戏数据、参考页面和玩家 wiki。
• 仓库包括：原始 JSON 资产导出、读取这些资产的脚本，以及站点表格和交互工具背后的生成数据。
• 在线入口：
  • Wiki：https://kiyogitpy.github.io/wardogs-data-docs/
  • 数据参考：https://kiyogitpy.github.io/wardogs-data-docs/reference/
  • 原始导出：https://github.com/Kiyogitpy/wardogs-data-docs/tree/main/data

覆盖内容

• 武器：统计、伤害计算、穿透、散布、后坐力。
• 载具：统计、伤害路由、命中框、碰撞查看器。
• 装备、附件、建造、进度、经济。
• 游戏模式、地图、Season 1 到 Season 2 比较。
• 源资产路径和证据注释，用于检查数值来源。
• Wiki 解释机制；参考页面深入底层字段、表和公式；未知或推断值需查看页面证据和限制，再作为游戏内结果处理。

仓库结构

• 玩家 wiki 文章：https://github.com/Kiyogitpy/wardogs-data-docs/tree/main/_wiki
• 详细游戏数据参考页面：
  • https://github.com/Kiyogitpy/wardogs-data-docs/tree/main/content
  • https://github.com/Kiyogitpy/wardogs-data-docs/tree/main/game-features
  • https://github.com/Kiyogitpy/wardogs-data-docs/tree/main/plugins
• 机制、计算和交互查看器：https://github.com/Kiyogitpy/wardogs-data-docs/tree/main/pipelines
• 原始 JSON 资产导出，保留原始游戏路径：https://github.com/Kiyogitpy/wardogs-data-docs/tree/main/data
• 站点和工具使用的生成 JSON：https://github.com/Kiyogitpy/wardogs-data-docs/tree/main/assets/data
• Season 1 到 Season 2 数据比较：https://github.com/Kiyogitpy/wardogs-data-docs/tree/main/season-2-changes
• 生成器、数据检查和更新管道：https://github.com/Kiyogitpy/wardogs-data-docs/tree/main/_tools
• 基于 CUE4Parse 的提取工具和设置说明：https://github.com/Kiyogitpy/wardogs-data-docs/tree/main/tools
• 证据注释、单位、更新说明和 wiki 约定：https://github.com/Kiyogitpy/wardogs-data-docs/tree/main/docs
• 类和映射文档；转储和二进制映射保留在本地：
  • https://github.com/Kiyogitpy/wardogs-data-docs/tree/main/sdk
  • https://github.com/Kiyogitpy/wardogs-data-docs/tree/main/mappings
• Jekyll 站点模板和样式：
  • https://github.com/Kiyogitpy/wardogs-data-docs/tree/main/_includes
  • https://github.com/Kiyogitpy/wardogs-data-docs/tree/main/_layouts
  • https://github.com/Kiyogitpy/wardogs-data-docs/tree/main/_sass

JSON 数据说明

• 两类数据：
  • 原始导出：https://github.com/Kiyogitpy/wardogs-data-docs/tree/main/data，保留提取器输出，路径镜像 cooked assets。
  • 站点数据：https://github.com/Kiyogitpy/wardogs-data-docs/tree/main/assets/data，包含表格、计算器和查看器使用的生成记录。
• 许多原始 .json 文件包含一个或多个 JSON 对象，由导出头分隔，例如 --- export: UDataTable / DT_GlobalDamage_InfantryData ---。
• 这些文件是导出流，不是单一 JSON 文档；解析每个对象前需在导出头处拆分。
• 生成器处理该格式；示例：https://github.com/Kiyogitpy/wardogs-data-docs/blob/main/_tools/damage_tables.py。
• 没有导出头的文件可作为普通 JSON 解析。
• 原始导出在 Git 中跟踪；游戏可执行文件、pak 文件、AES 密钥、二进制映射、SDK 原始类转储和非 JSON 提取文件不在仓库中。

参考构建方式

• CUE4Parse 读取游戏文件中的 cooked assets。
• 本地 Dumper-7 转储的类信息帮助识别属性。
• 对 shipping executable 的静态分析提供资产中缺失的原生默认值和公式。
• Python 生成器将这些输入转换为参考表和站点 JSON。
• 提取要求、配置和更新流程：https://github.com/Kiyogitpy/wardogs-data-docs/blob/main/docs/UPDATE_PIPELINE.md
• 重新生成全部内容需要本地输入，不包含在克隆中，包括游戏文件、匹配密钥和映射、某些生成器使用的 SDK 转储。
• 更新管道在生成后恢复源链接。对于手动生成的页面，运行链接源脚本并传入 --write，再运行并传入 --check。链接器只使用已跟踪的 JSON 导出，并保持有歧义名称不变。脚本位置：https://github.com/Kiyogitpy/wardogs-data-docs/blob/main/_tools/link_sources.py

文档化构建

属性	值
游戏	Wardogs
开发商 / 发行商	Bulkhead / Team17
平台	PC，Steam AppID 1867240
引擎	Unreal Engine 5.7
构建	++Wardogs+Live-CL-516586
赛季	Season 02

这些值描述此构建，不一定适用于后续补丁或服务器端覆盖。存储的资产值本身不能确定其在比赛中的行为。

修正与贡献

• 发现错误数字或缺失解释时，需包含页面、资产路径、游戏构建和证据。
• 生成器更改需包含更新后的输出。
• 贡献说明：https://github.com/Kiyogitpy/wardogs-data-docs/blob/main/CONTRIBUTING.md
• 安全问题通过以下渠道报告，不要公开 issue：https://github.com/Kiyogitpy/wardogs-data-docs/blob/main/SECURITY.md

致谢与许可

• Wardogs 由 Bulkhead 开发，Team17 发行。Unreal Engine 属于 Epic Games。
• 这是非官方粉丝项目，无关联或背书。
• 工作流使用社区工具包括 CUE4Parse、FModel 和 Dumper-7，以及 IDA Pro。
• 文档和分析采用 CC BY-SA 4.0；项目代码采用 MIT。
• 游戏资产和其他第三方材料未按这些条款重新许可。
• 许可证：https://github.com/Kiyogitpy/wardogs-data-docs/blob/main/LICENSE

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在游戏数据挖掘与可复现参考构建领域，该数据集以对Unreal Engine烹饪资产的系统性解析为核心构建路径。其流程借助CUE4Parse读取游戏文件中的cooked assets，并配合本地Dumper-7类转储识别对象属性；针对资产未直接记录的原生默认值与计算公式，则通过发行版可执行文件的静态分析加以补充。Python生成器将这些多源输入转化为参考表格、计算逻辑与站点所用JSON，原始导出则保留在data/目录并镜像原本的资产路径。完整再生依赖本地游戏文件、匹配密钥与映射以及SDK转储等未随仓库分发的外部输入，更新管线还负责在生成后恢复源链接。

特点

作为面向战术射击游戏机制考据的数据资源，该数据集的特点体现于覆盖广度、证据可溯性与构建版本约束。其内容涵盖武器伤害计算、穿透、散布与后坐力，载具损伤路由、命中盒与碰撞查看，装备附件、建造、进度与经济系统，以及游戏模式、地图和第一至第二赛季的比较记录。原始JSON导出保留提取器输出和游戏资产路径，站点数据则服务于表格、计算器和交互查看器。部分原始文件为输出流，多个JSON对象由export头分隔。页面附有证据注释、单位说明与限制提示，并明确标注对应构建，便于使用者核验数值来源。

使用方法

对希望复现或延展Wardogs数据分析的研究者与实践者而言，该数据集的使用可从处理值与原始证据两条路径展开。若需直接使用表格和交互工具，应从assets/data/中的生成记录入手；若需追溯数值来源与资产字段，则查阅data/下的原始JSON导出，其目录结构对应cooked资产路径。解析原始文件时，应识别--- export: ... ---形式的导出头并拆分多个对象，缺少该头的文件可按常规JSON读取；_tools/内的生成器可处理此类格式，damage_tables.py即为一例。参考页面用于解释字段、表格与公式，wiki说明游戏机制；遇到未知或推断值时，须先查阅证据与限制。更新流程见docs/UPDATE_PIPELINE.md，提交修正应附页面、资产路径、游戏构建和证据。

背景与挑战

背景概述

Wardogs Game Data 是围绕 Bulkhead 开发、Team17 发行的战术射击游戏 Wardogs 构建的非官方游戏数据文档与参考数据集，面向 PC/Steam AppID 1867240 的 Season 02 与 ++Wardogs+Live-CL-516586 构建，采用 Unreal Engine 5.7。其 README 未标明具体创建时间与具名研究人员，由社区维护者以粉丝项目形式汇聚原始资产导出、解析脚本与站点生成数据。核心问题在于将武器、车辆、装备、地图、经济与进度等机制从 cooked assets 中系统化提取，并以可追溯证据支撑玩家 wiki、参考表和交互工具。该工作提升了社区对数值与机制的可核查性，也为赛季比较和后续研究提供了公共数据基础。

当前挑战

该数据集所应对的领域问题，是把散落于游戏资产、可执行文件与服务器逻辑之间的机制信息转化为可复现的参考知识，尤其是伤害计算、穿透、扩散、后坐、车辆伤害路由、碰撞体、建筑、经济与进度等交互系统；存储资产值未必等同于实战表现，构建差异又使结论具有时效性。构建过程中，原始 JSON 常以带导出头的多对象流形式存在，需先按头部分割方可解析；CUE4Parse、Dumper-7 与 IDA Pro 静态分析虽有助识别属性和公式，却依赖未随仓库分发的游戏文件、AES 密钥、二进制映射与 SDK 转储。跨赛季比较、证据链维护、名称消歧以及许可证边界，进一步抬高了数据整理、更新与复现的门槛。

常用场景

经典使用场景

在电子游戏数据挖掘与社区知识生产交汇的语境中，Wardogs Game Data 充当 Wardogs 机制研究与数据检索的基础资源。该数据集围绕武器伤害、穿透、散布与后坐力，载具伤害路由、命中框与碰撞查看器，以及装备、附件、建造、进度与经济系统，提供原始 JSON 资产导出、生成式站点数据和可交互参考工具。其经典用法在于以表格、计算器和查看器复现游戏内数值关系，支持玩家与研究者比对赛季一至赛季二的变化，并依据资产路径与证据注释核验相关公式与结论。

衍生相关工作

沿袭游戏资产逆向与开放文档协作的传统，Wardogs Game Data 衍生出以 CUE4Parse 读取 cooked 资产、结合 Dumper-7 类信息与 IDA Pro 静态分析的工作流，并形成 Python 生成器、数据校验脚本与来源链接恢复机制。damage_tables.py 等脚本将导出流转化为参考表，link_sources.py 维护可追踪的来源引用，season-2-changes 页面推动赛季比较研究，Jekyll wiki 与交互式工具则把原始数据转化为公共知识。这些实践延续 FModel 等社区工具的生态，构成游戏数据发布与维护的参考范例。

数据集最近研究

最新研究方向

在游戏数据挖掘与可复现逆向分析深度交织的背景下，Wardogs Game Data的最新研究聚焦于依托虚幻引擎5.7烹饪资产、CUE4Parse提取流与Dumper-7类映射，重建可审计的武器伤害、穿透、散布后坐力、载具伤害路由及碰撞体模型。伴随第二赛季平衡更迭，赛季间数据比对、证据链接与不确定性标注成为热点，推动玩家wiki由静态表转向交互式计算器与开源验证管线。该方向的意义在于为游戏机制研究提供原始JSON、生成脚本和可追溯证据链，支撑平衡评估、模组分析与社区知识生产，并树立透明化游戏数据科学的实践基准。