一、增量：棋谱分析：

1. 优秀着法算法：开发一种算法，用以识别那些被认为是优秀的着法，即那些可能需要人类长时间思考才能发现的精妙走法。

2. 最佳着法算法：实现一种算法，以确保走法与引擎推荐的最佳着法完全一致。

3. 谱着算法：开发用于开局的算法，确保走法与数据库中的棋谱相匹配。

4. 失误算法：创建一种算法，用以识别较大的失误着法。

二、优化：

1. 显示连接中断状态：更新用户界面，以显示当前分析服务的连接中断时的状态。（做了一个自动重连的机制，所以不用显示给用户了)

2. 显示服务器计算状态：在分析整个棋谱时，提供一种方式显示分析进度，例如分析到哪一步了。(这个先做）（完成了）

3. 棋谱分析结果存储：对已分析过的棋谱，将其结果保存在本地或服务器上，避免重复请求 Stockfish 服务器进行计算。（这个建立一个专用的AI数据结构，用来保存，这样保存与调用起来就方便了)

4. 棋谱分析结果缓存：将棋谱分析结果缓存在内存或本地，当用户再次查看同一棋谱时，如果本地已有保存，则不再向服务器请求。（这个今天完成，保证现有用户的体验）（完成差不多了，下面测试完就可以上线了，数据保存到数据库里了）

5. 数据优化：分析ai的数据由于是异步的，所以单独做一个指针，数据类型，这样用户操作棋盘进度与ai的数据指针互不影响（完成）

三、Bug 修复：

1. 界面重置问题：确保当用户再次进入界面时，之前绘制的线条能够被清除。(完成了)

2. 均势绘制问题：修正当均势为0时线条绘制的问题。（直接设为0.0）

3. 胜利与失败判定问题：检查并修正胜利与失败判定的逻辑错误。(是引挚中info中出现了string一些提示信息，所以才会出现问题，把这些过滤掉，就好了)

四、问题：

1. 新引擎性能对比：对新编译的引擎进行性能评估，与 chess.com 等现有服务进行对比，确保起始局面的评估准确性。

后续计划整理：

• 开发和完善棋谱分析算法，包括优秀着法、最佳着法、谱着和失误识别。
• 优化用户体验，包括连接状态显示、计算进度指示、结果存储和缓存机制。
• 修复已知的界面和逻辑错误，确保应用的稳定性和准确性。