从自动种植到路径规划，收录游戏脚本、算法对照与模拟记录。
首次使用可以从综合农场开始；只缺某种资源时，选择对应的独立脚本。每个脚本页都提供完整源码、复制和下载，文件名保留游戏中的模块命名。
游戏脚本使用游戏内置 API，需放进游戏代码窗口运行。辅助文件中的本地模型与测试使用 CPython；各自的运行环境已在下方标注。说明由 AI 辅助整理。
按固定分区持续种植，按科技需求补充特殊资源，另有独立胡萝卜混种脚本。
这些脚本面向 32×32 农场。先检查文件顶部的库存储备、水位和科技设置，再在游戏代码窗口运行。
综合脚本会自动尝试解锁科技，并在升级阶段需要金币或骨头时进入独占全场的阶段、清空农场。启动前停止其他脚本和无人机。
管理基础作物、南瓜、仙人掌和向日葵，并在科技升级阶段按需求生产金币与骨头。
维护胡萝卜与伴生植物，达到目标库存后结束。
整田种植、行列排序与连锁收获，保留四种实现供比较。
四个版本都按 32×32 编写，需要仙人掌和足够的种植材料；每轮会清场重种。多机条带版还需要相应的无人机能力。
各版本采用不同的排序和调度方式。目前没有统一的游戏内计时结论，可从基础版开始，再按无人机数量选择多机版。
贪吃蛇式收集苹果，包含当前轻量捷径、旧基线和完整回路实验。
独立脚本需要 32×32 农场、恐龙科技和足够支付一局苹果的材料；每局开始与结束都会清场，运行前停止其他无人机。
当前轻量捷径保留了原策略的增长死路，不保证每局填满。起点 (0,0)、苹果依次为 (0,1) 和 (1,0) 就是已知反例；遇到死路后收尾并停止。
20 个随机种子的本地模型中，轻量版与旧版移动步数一致，算法主体预计 tick 减少约 92.3%。这是成本模型估算，尚未由游戏引擎实测确认；综合脚本中的恐龙实现仍是旧策略。
预计算路径表、用环形队列维护蛇身，长度达到 512 后直接沿完整回路移动。
保留优化前的独立版本，使用列表与占用字典维护蛇身。
沿预先生成的完整回路前进，用较多移动换取更低的逐步计算开销。
保存轻量优化的实验来源，目前与独立主脚本的代码 AST 一致。
以下链接下载原文件。运行本地测试时，先进入完整文件目录，保留文件名和同目录依赖。
复用迷宫地图与宝藏搬迁，比较按需探索、树路径和 BFS。
maze_reuse 是供其他脚本导入的模块，导入本身不会开始工作。综合种植脚本会调用它，也可以在单独的游戏代码窗口调用 run_maze_batch(金币库存目标)。
需要迷宫科技和奇异物质；运行会清场，且必须让单架无人机独占迷宫。当前版默认每 64 次搬迁检查是否需要重建路径树。
本地随机迷宫测试与游戏内墙体采样属于不同的验证环境，历史结果不能直接当作当前游戏版本的实测性能。
按需发现路径，优先使用直达路线或树路径，定期根据新发现的通道重建树。
先探索整张地图，再从目标反向计算距离并选择移动方向。
按需探索并复用初始路径树，不做周期性树重建。
以下链接下载原文件。运行本地测试时，先进入完整文件目录，保留文件名和同目录依赖。