在《Dota 2》等复杂游戏中，何通皮肤（英雄/道具外观）的过游BUG可能涉及模型、贴图、戏测现并修复动画、皮肤特效或交互逻辑等多个方面。何通以下是过游通过游戏测试发现和修复皮肤BUG的系统化流程：

一、测试准备阶段

1. 建立测试环境

  • 搭建开发版本客户端与沙盒测试服务器
  • 配置不同硬件环境（低/中/高端显卡、戏测现并修复不同分辨率）
  • 覆盖所有支持的皮肤操作系统（Windows/Linux/Mac）

    • 2. 创建检查清单

  • 模型完整性（穿模、缺失部件）
  • 材质/贴图（UV错位、何通高光异常、过游透明通道错误）
  • 动画（骨骼绑定错误、戏测现并修复过渡卡顿）
  • 特效（粒子缺失、皮肤颜色偏差、何通层级渲染问题）
  • 交互兼容性（与技能/地形/其他皮肤的过游冲突）

    • 3. 自动化工具预检

  • 使用Valve的 `Source 2引擎工具` 批量检查资源引用
  • 运行脚本验证文件完整性（如`.vmdl`模型、`.vtex`贴图）

    • 二、戏测现并修复测试执行阶段

    1. 静态测试

  • 模型与贴图验证
  • 在英雄展示界面旋转模型，检查各角度是否存在破面或贴图拉伸
  • 切换不同画质设置（如关闭抗锯齿/阴影）观察LOD（细节层级）切换效果
  • 材质表现
  • 测试不同光照场景（如夜魇/天辉阵营、Roshan巢穴）
  • 验证法线贴图、金属度、反射率是否符合设计（例如金属盔甲不应呈现塑料质感）

    • 2. 动态测试

  • 动作与技能联动
  • 触发所有技能动作，检查皮肤部件是否影响命中判定框（如斧王腰带穿模导致实际攻击范围异常）
  • 验证换装部件在动画中的物理模拟（如披风/头发晃动是否符合预期）
  • 特效兼容性
  • 叠加多个特效（如冰女极寒领域+寒霜皮肤），检查粒子叠加是否导致GPU过载或闪烁
  • 测试与地形互动（如潮汐猎人皮肤在河道行走时水流特效是否异常）

    • 3. 边界条件测试

  • 极端数值测试
  • 快速切换皮肤（如使用`dota_force_load_asset 1`命令强制刷新）
  • 验证高帧率（144Hz+）下模型加载延迟问题
  • 多语言/本地化验证
  • 检查不同语言客户端下的图标/描述匹配性（如中文版皮肤名称乱码）

    • 三、BUG复现与定位

    1. 日志与工具分析

  • 通过 `console.log` 捕捉GPU显存溢出或材质编译错误
  • 使用 `mat_wireframe 1/2/3` 指令可视化模型拓扑结构

    • 2. 性能监控

  • 用 `perfui` 工具监控Draw Call数量突变（例如某皮肤导致渲染批次激增）

    • 3. 玩家反馈逆向追踪

  • 通过Steam工单收集玩家报错时的`Match ID`和`时间戳`
  • 用 `demo_ui` 重播录像验证特定对局中的BUG触发条件

    • 四、修复与验证

    1. 美术资源修正

  • 调整模型UV布局（例如使用Blender修复贴图拉伸）
  • 重烘焙法线贴图或优化材质球参数（如调整`phong_exponent`）

    • 2. 代码层面修复

    lua

  • 示例：修复V社脚本中的动画事件未触发问题

    • function modifier_custom_skin:OnCreated

    if IsClient then

  • 强制同步粒子特效附着点

    • ParticleManager:SetParticleControlEnt(self.effect, 0, self:GetParent, PATTACH_POINT_FOLLOW, "attach_weapon", self:GetParent:GetAbsOrigin, true)

    end

    end

  • 修正动画状态机（.vanm文件）中的过渡逻辑

    • 3. 热修复验证

  • 通过 `dota_launch_custom_game` 加载修改后的VPK包
  • 使用 `cl_force_precache 1` 确保客户端预加载更新资源

    • 五、持续监控

    1. AB测试部署

  • 向5%玩家推送新皮肤版本，对比崩溃率/帧率数据（通过Steamworks后台）

    • 2. 自动化回归测试

  • 建立Jenkins流水线，每日构建时自动遍历所有皮肤组合

    • 3. 社区协作

  • 开放创意工坊测试分支，奖励提交有效BUG报告的玩家（如发放Dota Plus会员时长）

    • 通过以上流程，可以将皮肤BUG的发现率提升60%-80%，同时确保修复方案不会引入新的兼容性问题。重点在于结合自动化工具的大规模覆盖与人工测试的细节验证能力。