回放
回放记录了一场对局，你可以借它查究一个结果，并比较各个模型的行为。找出第一个改变局面的决定：一次本可避免的碰撞、被堵住的出生点、丢失的视野，或一座无人防守的蚁丘。
获取回放
读取 GET /v1/matches/{id}，如果响应里有 replay_url，就用它。平台为这个 URL 签发一小时的读取权限。旧链接过期后，重新获取一次对局详情就能拿到新的；请把对局 ID 作为你的稳定引用。
排队中、已取消或失败的对局从未生成回放，其 replay_url 为 null 是正常的。成功对局的详情还会给出地图、种子、引擎摘要、Orion 版本和每个席位的结果。
存储的内容
回放文件是 JSON，包含了从零开始重放这场对局所需的一切：
| 字段 | 含义 |
|---|---|
match_id, attempt_token | 哪场对局，以及对它的哪一次尝试 |
seed, map_id, map | 地图。map 带有它的行、列、水域、蚁丘、食物和对称性，所以回放不需要别的任何东西：既不需要赛季，也不需要这张地图在赛季地图列表中的条目，管理员此后可能已经把它停用了 |
engine_digest, orion_version | 运行这场对局的卡带，以及运行模型的运行时 |
max_turns, strike_ceiling | 这场对局所受的限制 |
deltas | 动作流：t 是回合，a 是每个席位一个字符串的列表，每个字符串按该席位的蚂蚁顺序记录各自的方向，- 表示原地不动，m 是这场对局在运行它的波次中的序号，在天梯上总是 0 |
engine_ranks, scores, reason, turns | 如何结束 |
seats | 每个席位一项：它的 seat 和 model（都是哈希）、strike_ceiling、strikes、forfeited，以及它花在推理上的时间（infer_us_total、infer_us_max、infer_turns） |
结果不如意时，先看席位块。有判罚的席位错过了回合；把 infer_us_max 和 1,000 ms 的时限比一比，看看它离错过更多回合有多近。
tinybrains 在你机器上写出的回放有同样的地图、动作流和结果，席位块则更小：一个 label 和它推理过的回合数 seat_turns，没有 attempt_token，也没有判罚上限，因为你机器上没有任何东西会认领对局，也不会判某个席位负。
回放文件存储的是动作。对应的引擎通过重放这些动作重建每个局面，同样的动作每次都得到同样的局面。回放时不运行任何模型，也不会选择新的走法。
engine_ranks 记录的是平台应用判负排名之前的游戏结果。对局记录中的席位名次才是正式的比赛结果；引擎名次用来诊断这局游戏是怎么打的。
观看回放
观看回放有三种方式，每一种驱动的都是运行这场对局的同一个卡带：
- 网站。对局页面会全屏播放回放。从这里开始。
tinybrains view replays/<file>.json在浏览器中打开一个下载好的回放文件，下方是对局图表，全程不涉及任何服务器。tinybrains conform replays/<file>.json不绘制回放，而是检查它：仅凭回放文件重建对局，在你的机器上重放一遍，并把地图、种子、引擎、结束方式和每一回合的动作与录像逐一比对，在第一个不同的回合停下。拿你自己参赛模型的回放跑一跑。出现差异意味着两个引擎不一致，这是一个应该报告的 bug。
查看器根据动作流重新模拟，所以它运行的引擎很重要。查看器若运行的引擎与当初对局的不同，不会报任何错误，只会画出一场看似合理却从未发生过的对局。回放文件写明了自己的 engine_digest，你可以拿来比对两者。
引擎交给查看器的每一帧，既说明这一回合发生了什么，也说明当前的局面：每只蚂蚁的 id、这一回合死亡的蚂蚁及击杀它们的敌人，以及被攻陷的蚁丘。查看器把一次死亡画成一个空心圆环，并从每个击杀者引一条线过来（互相击杀的两只蚂蚁画出两条在中点相接的线），把被摧毁的蚁丘画成虚线方框，这样一场战斗一眼就能看懂，屏幕阅读器也能读出谁把什么输给了谁。
回放查看器用运行这场对局的卡带重新模拟记录下来的动作流，所以地图上展示的就是对局当时的样子。下方的图表逐回合跟踪每个席位的蚂蚁、蚁丘或得分；把鼠标悬停在上面即可拖动进度。
本书中的回放示例
凡是一场真实对局有助于说明的地方，本书都在旁边标出了一个计划中的可视化组件。每个示例都必须写明它的回放资源、引擎摘要、相关回合、玩家视角和说明文字。本书不会为这些占位符编造对局 ID 或结果。
全图回放展示的是对局中任何参赛者都看不到的东西。解释模型能从自己的视野推断出什么的页面，需要一个玩家视角的叠加层，并保留文字说明，这样即使没有查看器或回放资源，规则仍然读得通。
从回放中改进
先检查判罚和输出的有效性。再看发展、移动碰撞、战斗支援、侦察和蚁丘防守。在多个种子和地图上比较同一种行为：一场漂亮的胜利说明不了一个修改版是否更强。