# PleaseNoCheat

**Repository Path**: cyanbukkit/PleaseNoCheat

## Basic Information

- **Project Name**: PleaseNoCheat
- **Description**: 清不要开挂
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-04-05
- **Last Updated**: 2026-04-06

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# PleaseNoCheat

基于 LLM 大模型对话式推理的 Minecraft 反作弊插件

## 核心理念

传统反作弊采用规则匹配 + 阈值判断的方式，面对复杂作弊手段时难以应对。PleaseNoCheat 引入 **LLM 大模型作为推理引擎**，通过多维度上下文感知与对话式推理，实现更智能的反作弊检测。

参考 **OpenClaw**、**Claude Code** 等 Agent 架构的定向推理思路，构建三维上下文反作弊体系：

```
        ┌─────────────────────────────────────┐
        │         LLM 推理层 (L3)              │
        │   深度上下文理解 · 作弊行为推理         │
        └────────────────┬────────────────────┘
                         │
        ┌────────────────▼────────────────────┐
        │       行为画像层 (L2)                 │
        │   历史基准对比 · 异常行为检测          │
        └────────────────┬────────────────────┘
                         │
        ┌────────────────▼────────────────────┐
        │       规则检测层 (L1)                 │
        │   本地规则引擎 · 实时数据采集          │
        └─────────────────────────────────────┘
```

## 三维上下文检测架构

### L1 - 本地规则检测层
- 基于 SessionSummarizer 的 tick 级数据分析
- 实时采集移动速度、空中时间、视角变化、方块状态
- 规则引擎计算 Fly/Speed/Jesus/NoFall/Scaffold/LongJump 分数
- **零延迟**，不依赖外部服务

### L2 - 行为画像对比层
- 构建玩家历史行为基准 (ProfileManager)
- 对比当前行为与历史基准的偏差度
- 发现"渐进式作弊"（每次超出限制一点点）
- 无需 AI 即可发现的慢速作弊

### L3 - LLM 推理层
- 聚合 L1 + L2 数据，构造完整上下文
- 注入数据集基准（正常 vs 作弊玩家特征库）
- **对话式推理**：AI 像人类专家一样分析行为模式
- 支持 Scaffold/Velocity/KillAura 等复杂作弊识别

## 核心特性

### 智能排除系统
- 速度药水效果 → 速度分数 ×0.4
- 属性速度加成 → 速度分数 ×0.5
- 鞘翅飞行 → 速度/飞行分数 ×0.3
- setAllowFlight → 飞行检测完全禁用
- 数据伪造检测 (SERVER vs PACKET 交叉验证)

### ProtocolLib 数据监听
```
客户端数据包 (PACKET) ←──高可信度──→ 服务器事件 (SERVER)
     ↑                                        ↑
     └──────── 交叉验证 · 发现伪造 ────────────┘
```
- 捕获 CLIENT BOUND 数据包获取真实坐标
- 对比 SERVER 事件数据发现作弊
- 检测数据包时间间隔发现加速器

### 多源数据融合
| 数据源 | 可信度 | 用途 |
|--------|--------|------|
| ProtocolLib PACKET | 高 | 核心分析依据 |
| PlayerMoveEvent | 低 | 参考 + 环境信息 |
| PotionEffectType | 参考 | 速度排除 |
| EntityEquipment | 参考 | 鞘翅检测 |

## 指令系统

```
/anticheat toggle    # 开关反作弊系统
/anticheat status    # 查看系统状态
/anticheat list [N]  # 查看 Top N 可疑玩家
/anticheat check <玩家>   # 查看玩家详细报告
/anticheat analyze <玩家> # 手动触发 AI 分析
/anticheat clear <玩家>   # 清除玩家记录
```

## AI 上下文配置

插件通过 `resources/whoami.md`、`skill.md`、`file.md` 向 AI 提供角色定义和检测技能说明。AI 上下文包含：

- **作弊类型识别特征**：各作弊的行为表现和数据特征
- **数据集基准对比**：正常玩家 vs 作弊玩家的具体数值区间
- **判断原则**：分数阈值、疑似 vs 确认的界定

## 项目结构

```
src/main/java/cn/cyanbukkit/waigame/pleaseNoCheat/
├── AntiCheatManager.java      # 核心管理器 · 三层调度
├── PleaseNoCheat.java          # 插件入口
├── data/
│   ├── SuspiciousPlayer.java   # 可疑玩家数据结构
│   ├── SessionSummarizer.java  # Tick 数据摘要
│   ├── ProfileManager.java     # 行为画像管理
│   ├── GlobalSwitches.java     # 全局开关
│   └── AIContextConfig.java    # AI 上下文配置
├── listeners/
│   ├── AntiCheatDataListener.java  # 数据采集 + ProtocolLib
│   ├── TrainDataListener.java      # 训练数据采集
│   └── PacketListener.java         # 数据包监听
├── commands/
│   ├── AntiCheatCommand.java    # 反作弊指令
│   ├── SwitchCommand.java       # 开关指令
│   └── TrainDataCommand.java    # 训练数据指令
└── protocols/
    └── BaseAIProtocol.java      # AI 协议接口
```

## 配置要求

- **Java**: 17+
- **Minecraft**: 1.18+ (Spigot/Paper)
- **ProtocolLib**: 必须安装
- **AI Provider**: 支持 OpenAI / Anthropic 等兼容 API

## 技术对比

| 特性 | 传统规则引擎 | PleaseNoCheat |
|------|-------------|---------------|
| 作弊识别 | 依赖已知模式 | **LLM 推理新模式** |
| 误判率 | 固定阈值难调 | **上下文感知排除** |
| 新作弊 | 需更新规则 | **AI 自主推理** |
| Velocity 检测 | 难 | **行为基准对比** |
| Scaffold 检测 | 单一规则 | **多特征综合推理** |

## 设计灵感

- **OpenClaw**: 行为分析 + 多维度检测
- **Claude Code**: 对话式推理 + 上下文理解
- **传统反作弊**: 规则引擎 + 阈值判断
- **游戏 AI**: 玩家行为画像 + 异常检测

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> "不是规则告诉 AI 什么是作弊，而是 AI 通过上下文推理发现作弊"