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Releases: stillfreecode/ProLogicToe

ProLogicToe v1.0.0

27 Nov 10:18
@stillfreecode stillfreecode
v1.0.0
bb15532
This commit was created on GitHub.com and signed with GitHub’s verified signature.
GPG key ID: B5690EEEBB952194
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ProLogicToe v1.0.0 Latest
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ProLogicToe Screenshot

Bienvenido a ProLogicToe v1.0

Nos complace presentar la primera versión estable de ProLogicToe, una demostración educativa de una Inteligencia Artificial imbatible para Tic Tac Toe (Gato), construida con una arquitectura híbrida única.

Este proyecto combina la potencia lógica de Prolog con algoritmos de búsqueda de Python y una interfaz moderna en React.

Características Principales

  • IA Imbatible: Implementación del algoritmo Minimax con Poda Alfa-Beta. El sistema nunca pierde; el mejor resultado posible para el oponente es un empate.
  • Motor Lógico en Prolog: Las reglas del juego (victoria, empate, movimientos válidos) se validan mediante programación lógica declarativa.
  • UI Moderna y Responsive: Interfaz construida con Astro, React y Tailwind CSS, diseñada para una visualización óptima tanto en escritorio como en dispositivos móviles.
  • Estética Dark Mode: Diseño elegante en tonos oscuros (Slate) con iconografía clara.
  • Marcador en Tiempo Real: Seguimiento de victorias y empates durante la sesión activa.

Stack Tecnológico

  • Backend: Python 3.10+ (FastAPI, PySwip) y SWI-Prolog.
  • Frontend: Node.js, Astro, React, Tailwind CSS.
  • Algoritmo: Minimax Recursivo + Optimización Alfa-Beta.

Instalación y Uso

Para ejecutar este proyecto localmente, por favor revisa las instrucciones detalladas en el archivo README.md.

  1. Clonar el repositorio.
  2. Configurar el entorno virtual de Python e instalar dependencias (requirements.txt).
  3. Instalar dependencias de Node (npm install).
  4. Ejecutar backend y frontend simultáneamente.

Welcome to ProLogicToe v1.0

We are pleased to present the first stable release of ProLogicToe, an educational demonstration of an unbeatable Artificial Intelligence for Tic Tac Toe, built with a unique hybrid architecture.

This project combines the logical power of Prolog with Python search algorithms and a modern interface built in React.

Key Features

  • Unbeatable AI: Implementation of the Minimax algorithm with Alpha-Beta Pruning. The system never loses; the best possible outcome for the opponent is a draw.
  • Logic Engine in Prolog: Game rules (victory, draw, valid moves) are validated using declarative logic programming.
  • Modern & Responsive UI: Interface built with Astro, React, and Tailwind CSS, designed for optimal rendering on both desktop and mobile devices.
  • Dark Mode Aesthetic: Elegant design in dark tones (Slate) with clear iconography.
  • Real-time Scoreboard: Tracks wins and draws during the active session.

Tech Stack

  • Backend: Python 3.10+ (FastAPI, PySwip) & SWI-Prolog.
  • Frontend: Node.js, Astro, React, Tailwind CSS.
  • Algorithm: Recursive Minimax + Alpha-Beta Optimization.

Installation and Usage

To run this project locally, please check the detailed instructions in the README.md file.

  1. Clone the repository.
  2. Configure the Python virtual environment and install dependencies (requirements.txt).
  3. Install Node dependencies (npm install).
  4. Run backend and frontend simultaneously.

Developed for educational purposes to demonstrate the integration of Symbolic and Algorithmic AI.
Desarrollado con fines educativos para demostrar la integración de IA Simbólica y Algorítmica.

Assets 2
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