Pokemon Champions Data

Pokemon Champions的首个开放、结构化竞技数据集，包含所有258个角色的基础属性、技能、能力、物品、学习技能和类型图表。数据来源于Showdown的开源文件，并通过社区验证不断优化。

The first open, structured competitive dataset for the Pokemon Champions series, which includes base stats, skills, abilities, items, learnable moves and type effectiveness charts for all 258 Pokémon characters. The dataset is sourced from the open-source files of Showdown and has been continuously optimized through community validation.

原始信息汇总

Pokemon Champions 数据集详情

该数据集是面向 Pokemon Champions（2026年4月8日发布）的首个开放、结构化的竞技数据集合，专为构建队伍构建器、伤害计算器、排位工具等竞技场景应用而设计。

核心数据内容

目录	内容说明	条目数量
pokemon/	可用角色列表、基础属性、属性类型、特性	258
moves/	招式数据库（类型、威力、分类、效果）	900
abilities/	特性描述与效果数据	191
items/	道具效果及竞技使用说明	583
natures/	性格能力修正数据	25
learnsets/	角色可学习招式对应关系	258
type-chart/	18×18 属性相克矩阵	18
meta/	版本信息与数据来源	-
mechanics/	游戏公式文档与系统指南	-

• 258 个可玩角色包含基础形态、Mega 进化及地区形态，每个属性不同的独立形态均作为独立条目收录。
• 数据来源于 Showdown 的开源文件，并通过社区验证和游戏内数据挖掘持续修正。

关键机制：SP 系统

Pokemon Champions 使用 SP（Stat Points） 系统替代传统的 EV 系统：

• 总计 66 SP 可分配至六个属性。
• 单个属性最多分配 32 SP。
• 更少的点数意味着更艰难的资源取舍，无法同时强化所有属性。
• 速度线被压缩，微小的 SP 差异对战局影响比传统游戏更大。

详细文档位于 mechanics/sp-system.md 和 mechanics/stat-formula.md。

数据格式示例

• 角色列表（pokemon/roster.json）：包含名称、全国图鉴编号、形态、属性、特性（普通与隐藏）。
• 基础属性（pokemon/base-stats.json）：包含 HP、攻击、防御、特攻、特防、速度及总和。
• 招式（moves/moves.json）：包含名称、属性、分类、威力、命中率、PP、优先度、目标及描述。

数据来源

• Showdown 开源数据文件：作为所有条目的起始基础。
• 社区验证：通过玩家提交的游戏内证据（截图、视频、玩家交叉确认）进行 Champions 特定修正。
• 游戏内数据挖掘：在可行时，直接提取游戏文件的数据优先级高于其他来源。

许可协议

本数据集采用 Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) 许可。允许任何目的（包括商业用途）的使用、共享和改编，但需注明出处。

署名格式： Pokemon Champions Data — github.com/pokemon-champions-data/pokemon-champions-data (CC BY 4.0)

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

Pokemon Champions Data 是全球首个面向《宝可梦冠军》竞技对战的开放性结构化数据集。该数据集以 Showdown 开源数据文件为基础，系统收录了全部258名可玩角色的基础属性、900余种招式的详细参数、191项特性效果、583种道具说明以及完整的招式学习表与18×18属性相克矩阵。数据经社区玩家通过游戏内截图、视频及交叉验证进行持续校对，并优先采纳直接解包数据，确保信息的准确性与时效性。

特点

该数据集最具创新之处在于完整记录了《宝可梦冠军》独有的 SP（Stat Points）属性分配系统，以66点总上限取代传统的510点努力值体系，每项属性最多可分配32点，迫使玩家在资源分配上做出更艰难的取舍，从而压缩速度线差距，使微小的SP差异成为决定胜负的关键。此外，各角色形态（包括基础形态、超级进化及地区形态）均作为独立条目呈现，便于精细化的对战分析与工具开发。

使用方法

开发者可通过 Python 或 JavaScript 直接调用 GitHub 原始 JSON 数据构建队伍组建器、伤害计算器或梯队排名工具。例如，利用 Python 的 urllib 模块加载宝可梦名录与招式学习表，快速查询特定角色的可习得招式；在 JavaScript 环境下，通过 fetch API 筛选特定属性角色或按速度属性排序，便捷获取对战所需的核心信息。数据以 CC BY 4.0 协议开放，允许商业与非商业用途，只需标注来源即可自由使用与再分发。

背景与挑战

背景概述

随着《宝可梦》系列衍生作品《宝可梦冠军》于2026年4月8日正式上线，一个全新的竞技对战体系随之诞生。该游戏引入了颠覆性的SP（Stat Points）系统以替代传统的EV分配机制，并包含了258名可操作角色、900余种招式、191项特性及583种道具，构建出一个复杂而精密的战术博弈空间。在此背景下，Pokemon Champions Data数据集应运而生，由社区贡献者基于Showdown开源数据文件并辅以玩家实测验证而创建。该数据集旨在为团队构建器、伤害计算器、分级列表工具等竞技辅助应用提供标准化、结构化、可编程的数据基础，成为《宝可梦冠军》竞技生态中首个开放的结构化数据集，对该领域的工具开发与数据分析具有奠基性意义。

当前挑战

该数据集面临的核心挑战首先源于《宝可梦冠军》作为一款全新游戏，其独有的SP分配机制、压缩后的速度种族值区间、以及可能调整的招式学习面与特性分配，导致传统的宝可梦数据模型无法直接迁移，亟需从零构建精准的数值映射关系。其次，数据准确性依赖于社区验证，但游戏上线初期缺乏足够的实战比对与官方数据公开，使得招式池、属性匹配、进化参数等信息的勘误工作高度依赖玩家提交的截图与视频证据，验证效率与证据可靠性成为瓶颈。此外，数据集需持续跟踪即将到来的2026年北美国际锦标赛、世界锦标赛等赛事结果，以补充实战胜率、出场率等动态指标，这要求在维护静态基础数据的同时，建立可扩展的实时数据采集与更新机制。

常用场景

经典使用场景

在《宝可梦冠军》这一全新竞技对战平台中，该数据集为构建队伍构建器、伤害计算器以及分级列表工具提供了结构化、开放且持续更新的数据基石。研究者与开发者可依据其中包含的258只可玩角色的基础种族值、完整的技能与特性池、583件道具详情以及创新的SP属性分配系统文档，精准模拟对战环境，优化战术决策。其经典应用场景聚焦于支持玩家进行高精度的队伍配置分析与胜率预测，成为竞技社区中不可或缺的核心数据资源。

衍生相关工作

该数据集催生了一系列经典衍生工作，包括基于其SP分配数据的元游戏环境分析报告、利用技能与特性池构建的自动组队推荐系统，以及结合机器学习方法对胜率进行预测的战术评估模型。同时，社区贡献的SP系统统计公式文档和赛事结果数据模块，推动了诸如队伍强度聚类、玩法风格识别等跨学科交叉研究。这些工作不仅深化了对《宝可梦冠军》对战机制的理解，也为实时策略游戏的数据驱动研究树立了范例。

数据集最近研究

最新研究方向

随着2026年《宝可梦冠军》的正式上线，该数据集迅速成为竞技对战研究的基石。当前前沿方向聚焦于SP（Stat Points）这一取代传统努力值（EV）的全新属性分配机制，其压缩的数值空间（总计66点，单属性上限32点）深刻改变了速线分布与取舍策略，促使研究者围绕极限配置下的伤害计算、环境分档和反制逻辑展开系统性建模。此外，258只包含超进化与地区形态的角色池配合900种招式与583个道具，催生了基于开源数据的层叠分析、队伍构建算法优化以及赛季初Meta动态追踪。伴随印第安纳波利斯、都灵等地区赛的举办，该仓库还将融合锦标赛实绩数据，为后训练时代竞技环境的演化提供可量化参照——这一开放、结构化的数据基座正从社区贡献跃升为专业赛训与学术研究不可或缺的起点。