sts2-llm

About sts2-llm

STS2 LLM Player Agent 一个面向《Slay the Spire 2》的 GitHub Copilot 玩家代理定制包：让 Copilot CLI / VS Code 通过 STS2MCP 读取游戏状态、做当前 run 决策、复盘失败与胜利，并把经验沉淀成可复用的长期记忆。 当前目标不是做“攻略问答机器人”，而是做一个会接管对局、会复盘、会修正打法的长期玩家代理。 亮点 真实接管游戏：通过 STS2MCP 的 MCP 工具读取状态、打牌、选奖励、走地图、进商店、火堆与事件。 自带玩家入口： 是主入口，负责在 piloting / review / research / runtime prep 之间切换。 四层记忆系统：当前 run playbook、近期 run timeline、完整复盘 archive、跨局 lesson ledger。 战斗安全协议：默认 ，避免手牌索引漂移。 复盘驱动学习：关键失败、Boss、精英、成型节点后，把经验压缩成未来可召回的 heuristic。 策略不确定时会研究：需要外部信息时，用研究 skill 搜集资料，再结合当前牌组、遗物、血量、地图落地。 项目当前情况 这个仓库已经具备一个可运行的 Copilot customization pack 骨架： 仍然需要注意：STS2 仍在变化，STS2MCP...

Quick Facts

Compatible Skills

These tools work well together with sts2-llm for enhanced workflows:

• ai-literacy-superpowers — semantic(0.38)+complementary+rare_topics+same_lang+similar_pop+shared_platform (68%)
• polyclaw — semantic(0.48)+complementary+same_lang+similar_pop+shared_platform (67%)
• ai-agents-skills — semantic(0.40)+complementary+same_lang+similar_pop+shared_platform (64%)

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