# 目录结构
- docs
	- Netease_AITA_AssetMaker.md：项目技术、设计细节入口文档，方便Agent来寻找
	- 
- Projects：UE工程目录。


# 相关技术与容器
- UE
	- UnrealMcp
	- Puerts
	- Puerts Editor
	- **uecli**
		- Readme的材质都是agent调用uecli做的 帮我生产材质 排版材质节点 帮我场景截图，帮我材质蓝图截图 帮我写readme 帮我提交仓库。 https://github.com/wlxklyh/UECLI
	- **通过蓝图转c++功能，让AI读懂蓝图**
- Debug
	- 雷火MCP**IDE Debug MCP**
		- https://km.netease.com/v4/section/aigc/detail/blog/263683
		- cpp-debugger-cli
	- 互娱 
		- **从 ASAN 到 AI 的“接力排查”** https://km.netease.com/v4/detail/blog/256465
			- **1. 借助 ASAN 把“指针变野”的时间点钉住** [[UE5编辑器开启ASAN]]
			- 第一步是启用 ASAN（AddressSanitizer）来辅助定位：
			- 在 UE5 编辑器环境启用 ASAN，本身需要做一些额外工作：[https://km.netease.com/v4/detail/blog/254722](https://km.netease.com/v4/detail/blog/254722)
			- 这些环境搭建细节本文不展开，只强调结论：ASAN 成功启用，可以看到完整的分配 / 释放栈。
		- https://km.netease.com/v4/detail/blog/260127
		- [RiderDebugMcp](http://git-internal.nie.netease.com/mcpanalyzer/RiderDebugMcp)
		- [VSDebugMCP](http://git-internal.nie.netease.com/mcpanalyzer/VSDebugMCP)
		- [UnrealMCP](http://git-internal.nie.netease.com/mcpanalyzer/UnrealMCP)
		- [ue-reference-diagnostic-mcp](http://git-internal.nie.netease.com/mcpanalyzer/ue-reference-diagnostic-mcp)
	- VSCode MCP & Plugin
		- https://github.com/juehang/vscode-mcp-server
		- **`@modelcontextprotocol/server-dap` (DAP MCP)** **用途**：如前所述，这是 AI 进行代码调试的“圣杯”。***它允许大模型直接通过标准 DAP 协议连接到本地的 Python、C++ (GDB/LLDB)、Node.js 调试进程***。
		- VSCode插件开发，参考 https://github.com/RooCodeInc/Roo-Code  以及以上插件实现一个调试MCP桥接插件。
			- Gemini 讨论方案 https://gemini.google.com/app/566ad29e1c699c65
	- LLDB MCP https://lldb.llvm.org/use/mcp.html
	- Skill 
		- 108.6K Star https://skills.sh/shubhamsaboo/awesome-llm-apps/debugger
	- 其他仓库
		- https://github.com/akiselev/debugger-cli
- UI设计
	- [开源平替的 Claude Design。](https://mp.weixin.qq.com/s/cKFkP7vXTwC1FZ2k2LHFXA)
- [[#知识图谱]]
	- [[Graphify 知识图谱]]
	- [[GitNexus 知识图谱]]
- Docker
	- Gitea：工单以及版本管理。
	- ~~OpenClaw：子节点部署，通过父节点进行控制。~~
	- SMB服务。
- UI
	- 【能生成游戏UI的Skill更新了^_^Figma支持更好了】 https://www.bilibili.com/video/BV1ro9vBzEY2/?share_source=copy_web&vd_source=fe8142e8e12816535feaeabd6f6cdc8e
- Obsidian Cli：文档管理。

需要搬运的：
1. [ ] Myself
	1. [ ] RPGGameplayAbility
2. [ ] [RiderDebugMcp](http://git-internal.nie.netease.com/mcpanalyzer/RiderDebugMcp)
3. [ ] [VSDebugMCP](http://git-internal.nie.netease.com/mcpanalyzer/VSDebugMCP)
4. [ ] [UnrealMCP](http://git-internal.nie.netease.com/mcpanalyzer/UnrealMCP)
5. [ ] [ue-reference-diagnostic-mcp](http://git-internal.nie.netease.com/mcpanalyzer/ue-reference-diagnostic-mcp)
6. [ ] AssetMaker
7. [ ] Artlib

# 测试
## UE测试技术
- 可视化日志
- 自动测试框架

# 知识图谱

为了**杜绝 CC 盲目调用 `cat`、`grep` 读取原始大文件**，你必须在项目根目录下创建 `.claude_rules` 或 `.claudecode.json`，强制注入以下系统指令（System Prompt）：
```markdown
# Claude Code 行为准则 - 虚幻引擎双栈项目
## 1. 核心原则：图谱优先 (Graph-First Execution)
- 严禁直接使用 `cat`、`view_file`、`grep` 或 `find` 作为你探索代码库、规划功能或调试 Bug 的第一步。
- 面对任何任务，你必须**首先**调用 `gitnexus-project` 或 `gitnexus-ue-engine` 获取依赖关系、符号定义与调用拓扑。
- 只有在你通过图谱精准锁定了需要修改或深入阅读的“手术切片（Code Slice）”时，才允许对该特定文件使用直接读取命令。

## 2. 结合 Graphify 宏观地图
- 优先读取项目根目录下的 `graphify` 摘要信息（`graph.html` 对应的结构或本地生成的报告），理解模块耦合和设计意图，再深入 GitNexus 的微观 AST。

## 3. 引擎与项目上下文隔离
- 当查询虚幻引擎原生 API（如 `AActor`, `UObject`, `FRHICommandList`）或探索引擎底层实现时，必须唯一调用 `gitnexus-ue-engine`。
- 当查询项目业务逻辑、游戏模式、数据资产或 Puerts 脚本时，必须唯一调用 `gitnexus-project`。

## 4. Puerts (TS) 与 C++ 双栈跳转链路
- 本项目采用 Puerts 架构。TypeScript 中的 `UE.X` 映射到 C++ 中的 `AX` 或 `UX`。
- 如果你在处理 TS 逻辑时遇到架构瓶颈，请通过 `gitnexus-project` 查询 `Typing/ue/index.d.ts` 中对应的符号。利用该声明文件作为桥梁，切换到 C++ 图谱节点进行互查。
```

## GitNexus
针对引擎与项目的gitnexus图谱：
```json
{
  "mcpServers": {
    "gitnexus-project": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/gitnexus/cli.js", "serve", "--cwd", "/path/to/YourUEProject"]
    },
    "gitnexus-ue-engine": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/gitnexus/cli.js", "serve", "--cwd", "/path/to/UnrealEngine/Engine/Source"]
    }
  }
}
```
### C++ 与 Puerts (TypeScript) 双栈桥接
Puerts 通过生成器会将 UE 的 C++ 类反射为 TypeScript 声明文件（通常位于 `YourProject/Typing/ue/index.d.ts`）。
- **图谱配置**：确保 `gitnexus-project` 的配置文件（`.gitnexus.json`）将 `Typing/` 目录和你的 TS 脚本目录（如 `TS/` 或 `Content/JavaScript/`）同时纳入索引。
- **作用机制**：借由 Tree-sitter-typescript，GitNexus 会将 TS 中的 `UE.AActor` 关系链导向 `index.d.ts`，让 CC 从 TypeScript 跳跃回 C++ 原生符号。

## Graphify
在你的虚幻项目根目录下，开启 Graphify 的守护进程：
```bash
# 启动 Graphify 实时监听项目文件、设计文档和编译输出元数据
graphify . --watch --exclude "Binaries/,DerivedDataCache/,Intermediate/"
```

这将持续更新本地的知识拓扑，特别是当你修改了 Puerts 的 TS 逻辑或新增了 Markdown 规划文档时，Graphify 会自动建立反向链接（Backlinks）。

#### 编写胶水脚本让 CC 读取 Graphify
由于 Graphify 会生成结构化的持久化数据，你可以写一个简单的 CLI 胶水工具（或作为 CC 可以运行的命令）让 CC 能快捷检索 Graphify 的宏观节点：
```bash
# 创建一个名为 query_macro.sh 的工具供 CC 调用
# 用法: ./query_macro.sh "Puerts 战斗系统设计"
cat .graphify/nodes.json | grep -i "$1" 
```

### 实施计划
#### 阶段 1：功能规划期 (Planning)
- **任务**：你想在 Puerts 脚本中新增一个技能释放组件，并调用 C++ 写的底层属性系统（AttributeSet）。
- **CC 的自动决策**：
    1. CC 遵循规则，不盲读文件。首先调用 Graphify 相关的宏观图谱，查看现有的 `TS/Skills/` 目录下各模块的耦合度。
    2. 调用 `gitnexus-project` 检索 C++ 属性系统的基类定义，获取 `UAttributeSet` 的继承拓扑。
    3. **结果**：CC 在没有加载一行具体 C++ 实现代码的前提下，完成了方案规划，Token 消耗极低。

#### 阶段 2：编写代码期 (Coding)
- **任务**：在 TS 中实现具体的绑定逻辑，并调用引擎的定时器 `FTimerManager`。
- **CC 的自动决策**：
    1. CC 调用 `gitnexus-ue-engine`，查询 `GetWorld()->GetTimerManager().SetTimer(...)` 的精准函数签名与参数定义（避免盲猜宏和重载）。
    2. CC 检索 `Typing/ue/index.d.ts`，确保 Puerts 生成的 `UE.FTimerManager` 包含了正确的映射。
    3. **结果**：CC 写出的 TypeScript 代码精准无误，甚至连复杂的 C++ 反射导出边界都完全符合规范。

#### 阶段 3：调试 Bug 期 (Debugging)
- **任务**：游戏在调用某个 TS 导出的 C++ 接口时发生了崩溃（Crash）或逻辑死锁。
- **CC 的自动决策**：
    1. CC 拿到调用栈（Callstack）后，直接将崩溃符号输入 `gitnexus-project`。
    2. GitNexus 逆向追踪该符号的调用链（Caller/Callee），直接指出：“该 C++ 接口被 3 个 TS 脚本在 `OnPostInit` 生命周期中并行调用，可能导致了竞态条件。”
    3. **结果**：无需人工为其复制几千行的生命周期管理代码，CC 通过图谱边（Edges）直接抓住了引发 Bug 的核心链路。

# Debug
## LLDB
#### 1. 安装与环境配置
首先，你需要确保本地安装了 LLDB，并为 Claude Code 配置 MCP 服务。
- **方案 A：使用官方/社区 LLDB-MCP (推荐)** 在终端中运行以下命令添加 MCP 调试服务：
```
# 使用 uvx 或 npx 自动安装并运行 lldb-mcp-server
claude mcp add lldb-debugger -- command "uvx" --args "lldb-mcp-server"
```
可能是https://github.com/stass/lldb-mcp

- **方案 B：开启 LLDB 2026 原生 MCP 支持** 现代版本的 LLDB（v19+）已内置 MCP 协议支持。你可以在项目目录下启动它：
```
lldb --protocol-server start --port 59999
```
    
#### 2. 安装调试“技能” (Skill)
为了让 Claude 具备系统化的调试思维（而不只是乱试命令），你需要从 **Skills.sh** 或 GitHub 安装技能包：
```
# 安装通用的调试技能包
claude skill install AlmogBaku/debug-skill
```

## VSCode
这的确是一个非常典型的架构差异问题。你提到通过 COM (Component Object Model) 接口控制 Visual Studio，这非常精准，因为 VS 的底层重度依赖 Windows 的 COM 组件机制（如 DTE 对象）。
但对于 **VS Code** 来说，情况完全不同。VS Code 是基于 Electron 和 Node.js/TypeScript 构建的，**它根本没有 COM 接口**。
要让 MCP (Model Context Protocol) 或者外部 AI Agent 控制 VS Code，特别是进行断点调试，社区目前有几套非常成熟的开源方案和设计思路：

---
### 一、 VS Code 的 MCP 控制方案
针对 VS Code 的架构，目前主要有三种主流的控制路径：
#### 1. “由内向外”方案：Agent 直接作为 VS Code 插件 (目前最稳定、最主流)
与其让外部的 MCP 服务去“黑客”般地控制 VS Code，不如**让 Agent 直接运行在 VS Code 内部**。
- **原理**：像 **Cline**、**Roo Code** 这样的插件，它们本身就拥有完整的 VS Code Extension API 权限（可以打开文件、打断点、读取控制台）。
- **MCP 的角色**：在这种架构下，VS Code 插件作为 **MCP Client**，它去连接外部的 MCP Server（比如获取特定的代码分析工具、数据库查询权限等），而不是让 MCP 来控制 VS Code。
#### 2. DAP-MCP 桥接方案 (专门针对断点调试)
VS Code 所有的调试能力都是基于 **DAP (Debug Adapter Protocol)** 构建的。如果你想让一个外部的 Agent（比如你终端里的 Claude Code）控制 VS Code 的调试器，最好的办法是拦截或桥接 DAP。
- **原理**：启动一个 `mcp-server-dap`。这个 MCP 服务把 Agent 发出的 MCP 指令（如“继续执行”、“查看变量”）翻译成标准的 DAP 协议，直接发给 VS Code 底层的 Debug Adapter（比如 `cppdbg` 或 `lldb-dap`）。
- **效果**：AI 不需要点击 VS Code 的 UI 按钮，它直接和 VS Code 背后那个真正负责调试的引擎对话。
#### 3. “由外向内”方案：WebSocket / RPC 桥接插件
如果你的 Agent 必须在外部运行，且需要控制 VS Code 的 UI（比如让编辑器滚动、高亮某一行代码）。
- **原理**：需要在 VS Code 里安装一个**暴露 WebSocket 或 HTTP 接口的桥接插件**。外部的 MCP Server 通过向这个本地端口发送 JSON-RPC 指令，插件再调用 VS Code API 来执行操作。