star-resonance-crafting-database

社区驱动的《Star Resonance》生活技能、制作材料和货币成本数据集，涵盖采矿、制作和供应商价格，包含中英文来源数据，提供材料、专注力消耗和货币价格信息

A community-driven dataset of life skills, crafting materials and currency costs for *Star Resonance*. It covers mining, crafting and vendor price data, includes bilingual (Chinese and English) source data, and provides information on materials, focus consumption and currency prices.

原始信息汇总

Star Resonance Crafting Database 数据集概述

数据集基本信息

• 数据集名称: Star Resonance Crafting Database
• 项目性质: 社区驱动的数据集
• 主要用途: 为游戏《Star Resonance》提供生活技能、制作材料和货币成本数据

数据内容覆盖

• 生活技能数据: 包括采矿、制作等生活技能相关信息
• 制作材料: 游戏内各种制作所需的材料数据
• 货币成本: 包含Focus、Luno、Homestead三种货币的成本数据
• 数据来源: 整合了中国社区和英文社区的来源数据
• 商店价格: 包含游戏内商店物品价格信息

数据结构与格式

文件格式

• 使用CSV格式存储数据
• 支持.csv和.cvs两种扩展名
• 数据存储在/data目录下

核心数据文件

• artisanry.cvs: 制作配方数据
• shop_prices.cvs: 商店价格数据
• currencies.cvs: 货币定义数据

数据字段示例

• action: 操作类型（制作、购买等）
• from: 输入材料
• to: 产出物品
• cost: 成本（包含货币类型，如20F、300L）
• cin/cout: 输入/输出数量

功能特性

数据处理

• 自动检测和加载所有CSV文件
• 动态生成index.json文件索引
• 自动解析配方和计算成本

成本优化

• 分析所有制作配方
• 识别最低和最高成本物品
• 生成最佳/最差配方比较

技术实现

自动化脚本

• generate_index_json.py: 生成数据索引
• craft_optimizer.py: 成本优化分析

工作流程

• 使用GitHub Actions自动化处理
• 自动更新数据索引
• 重新生成优化摘要

访问方式

在线访问地址: https://asgharkapk.github.io/star-resonance-crafting-database/

项目结构

📦 Star-Resonance-Crafting-Guide ├── index.html # 主网页界面 ├── data/ # 所有CSV数据存储目录 ├── scripts/ # 处理脚本目录 ├── .github/workflows/ # GitHub Actions工作流 └── README.md

数据贡献

• 社区驱动的数据收集和维护
• 支持玩家自由添加新的CSV数据文件
• 自动集成新数据到系统中

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在游戏数据科学领域，star-resonance-crafting-database采用社区驱动的众包模式构建，通过整合中英文游戏社群的实时观测数据与交易记录。数据集以标准化CSV文件存储于data目录，通过自动化脚本动态解析制作配方、商店价格及货币转换规则，GitHub Actions工作流持续同步社区贡献，确保数据源的时效性与完整性。

特点

该数据集具备多维度交互特性，不仅涵盖采矿、制作、货币消耗等完整生产链条，更通过智能优化算法标识最佳资源路径。其动态索引机制支持实时数据更新，网页模态框可直观展示物品的原料溯源与用途关联，嵌合了社区智慧与自动化处理的双重优势。

使用方法

研究者可通过静态HTML界面直接浏览结构化数据，或调用Python脚本进行成本优化分析。本地部署需配置Pandas环境运行craft_optimizer.py脚本，GitHub Pages自动部署功能使数据更新即时反映至在线指南，支持玩家快速检索制作路径与资源分配方案。

背景与挑战

背景概述

在游戏数据科学领域，社区驱动的数据集正逐渐成为优化玩家体验的重要工具。star-resonance-crafting-database由游戏《Star Resonance》的玩家社群于2023年发起构建，聚焦于生活技能与制造系统的量化分析。该数据集系统收录了采矿、制造等活动的材料消耗、精力值与货币成本，整合了中英文社区的实时观测数据，为游戏经济系统研究提供了标准化基准。其跨区域数据融合特性推动了游戏机制逆向工程研究的发展，成为玩家决策支持与游戏平衡性分析的重要基础设施。

当前挑战

该数据集需解决游戏内复杂经济系统的多目标优化问题，包括制造路径的成本最小化与资源分配效率提升。构建过程中面临三大挑战：其一是多源异构数据整合，需协调中英文社区不同计量单位的制造配方；其二是动态数据更新机制的设计，要求通过自动化工作流实时维护数百项物品的关联关系；其三是游戏版本迭代导致的数值变动，需要建立持续验证机制确保数据时效性。这些技术难点对社区协作的数据治理模式提出了更高要求。

常用场景

经典使用场景

在虚拟经济系统研究中，该数据集为星穹共振游戏中的生产系统提供了完整的量化分析框架。玩家通过交互式网页指南可实时查询各类材料的合成路径与资源消耗，结合自动化脚本动态计算最优制作方案，有效支撑了游戏内资源调配策略的实证研究。

实际应用

作为社区驱动的实时数据库，该系统已部署于GitHub Pages等平台，为全球玩家提供跨语言版本的成本比对服务。通过模态弹窗直观展示材料供需链与最优采购方案，显著降低了玩家的决策成本，成为游戏社群运营与用户留存策略的重要基础设施。

衍生相关工作

基于该数据集的自动化处理流程，衍生出动态索引生成与多目标优化算法等经典工作。其CSV标准化架构启发了后续游戏数据库的模块化设计范式，GitHub Actions工作流更成为社区协作式数据维护的典范案例，持续推动开源游戏工具链的演进。