一只由真实果蝇连接组驱动的格斗角色。灵感来自 nftechie/doomfly： 不是脚本 AI，而是把 MaleCNS 全脑图谱的一个真实子图（94 神经元 / 621 突触）当作"大脑"接进游戏， 逐帧接收竞技场刺激、产生动作，并用多巴胺门控可塑性在学习回合间留下持久记忆。
| 模式 | 说明 |
|---|---|
| ① 果蝇 vs 电脑 | 连接组果蝇对战脚本 bot |
| ② 果蝇 vs 玩家 | 你对战果蝇（果蝇会挨打学习、进化） |
| ③ 玩家 vs 电脑 | 纯格斗，无神经仿真 |
三局两胜。含格挡、破防、硬直、击退、跳跃（空格）等机制。
- 玩家 1（左）：
AD移动 ·空格跳跃 ·J攻击 ·K格挡 - 玩家 2（右）：
←→移动 ·↑跳跃 ·.攻击 ·,格挡 - 单人模式（②③）两套键位通用 ·
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data/annotations.feather 211,577 个神经元标注（含 somaLocation 胞体坐标）
data/transmitters.feather 递质共识（gaba/glycine → 突触取负号）
data/weights.feather 151,856,684 条真实突触边
│
├─ tools/extract_brain.py → brain-data.js 94 神经元子图 + 621 突触（权重按突触数对数缩放）
└─ tools/extract_soma.py → soma-data.js 141,781 个实测胞体 3D 点云（uint16+base64，1.32MB）
仿真回路：竞技场帧刺激 → 真实感光神经元(R1-R6/R7y/R8y) → 视觉投射神经元 → KC 肯扬细胞 →
MBON(含 MBON11 格挡读出) → 下行运动神经元(DNp20 转向 / DNpe017 攻击 / 腿屈肌 MN 跳跃)。
受击 → PPL101 多巴胺脉冲 → 厌恶门控塑形真实 KC→MBON11 与运动读出突触；命中 → 奖励脉冲。
记忆写入 localStorage（fly_fight_brain_v2_*），跨回合、跨刷新持久保留。
- 真实连接组面板（右上）：94 神经元激活热图，实线=真实突触、虚线=推断反射弧、橙=已塑形。
- 全脑 3D 胞体面板（下）：141,781 个实测胞体按真实坐标渲染，左脑青 / 右脑橙， 拖拽旋转、滚轮缩放；仿真中的 84 个有胞体的神经元按膜电位激活值实时发光。 坐标系（实测判定）：x=左右，y=背腹（腹为正），z=前后（后为正）。 口径：211,577 全标注 → 166,700 神经元全集 → 有胞体坐标 141,781（外部常引用的 139,662 为再剔除 2,119 个无 superclass 标注者）。
python3 tools/get_malecns.py # 下载大脑数据
python3 tools/extract_brain.py # 需要 pyarrow + pandas（首次生成 brain-data.js）
python3 tools/extract_soma.py # 首次生成 soma-data.js
# 然后直接用浏览器打开 index.html
# 或者启一个 http 服务器：
python3 -m http.server 8888
# 浏览器访问 http://localhost:8888突触连接与权重来自真实数据；但感觉映射（竞技场→感光神经元）与动作读出（DNp20→转向等） 是工程指派，属于推断代理，与 doomfly 原项目一样不构成"学会格斗"的科学证据。 可塑性作用于真实 KC→MBON11 等突触、可观察到适应行为，但解释需谨慎。 本项目与 id Software、ZenMax 及 nftechie 无关联。