|
| 1 | +--- |
| 2 | +slug: wordle-rs |
| 3 | +image: <img loading="lazy" src="images/projects/wordle-rs/thumbnail.webp" alt="Wordle AI Solver"/> |
| 4 | +title: Wordle & AI Solver |
| 5 | +color: bg-green-400 |
| 6 | +tagline: Ein Wordle-Spiel mit mehreren AI-Solving-Strategien, gebaut in Rust |
| 7 | +repository_url: https://github.com/CodingTil/wordle-rs |
| 8 | +date_range: Dezember 2025 |
| 9 | +skills: [rust, web, leptos, git] |
| 10 | +filters: [rust, web, leptos, git] |
| 11 | +url: https://wordle.tilmohr.com |
| 12 | +--- |
| 13 | +# Übersicht |
| 14 | +Dieses Projekt geht über die bloße Nachbildung des beliebten Wortspiels hinaus – es enthält mehrere AI-Solving-Strategien, Mehrsprachigkeit und sowohl Terminal- als auch Web-Interfaces. Du kannst es live ausprobieren unter [https://wordle.tilmohr.com](https://wordle.tilmohr.com). |
| 15 | + |
| 16 | +# Implementation |
| 17 | +Das Projekt ist in mehrere Pakete unterteilt: |
| 18 | +- **Game Engine**: Kernlogik von Wordle, sprachunabhängig |
| 19 | +- **CLI Interface**: Terminal-basiertes Spiel und AI-Assistent |
| 20 | +- **Web Frontend**: Browser-Version gebaut mit Leptos und WebAssembly |
| 21 | +- **AI Solver**: Mehrere Strategien mit unterschiedlichen Trade-offs |
| 22 | + |
| 23 | +Das System unterstützt sowohl englische als auch deutsche Wortlisten, inklusive korrekter Behandlung von Umlauten (ä, ö, ü, ß) in der deutschen Version. |
| 24 | + |
| 25 | +<div class="container mx-auto p-4"> |
| 26 | + <div class="grid grid-cols-1 lg:grid-cols-2 gap-4"> |
| 27 | + <div class="text-center"> |
| 28 | + <img loading="lazy" src="images/projects/wordle-rs/game.webp" alt="Wordle Game" class="mx-auto"> |
| 29 | + <p class="text-center text-lg font-semibold">Interaktives Spiel</p> |
| 30 | + </div> |
| 31 | + <div class="text-center"> |
| 32 | + <img loading="lazy" src="images/projects/wordle-rs/solver.webp" alt="AI Solver" class="mx-auto"> |
| 33 | + <p class="text-center text-lg font-semibold">AI Solver Assistent</p> |
| 34 | + </div> |
| 35 | + </div> |
| 36 | +</div> |
| 37 | + |
| 38 | +Ich habe vier verschiedene AI-Ansätze implementiert, inspiriert von [diesem großartigen Medium Artikel](https://medium.com/@dliao_/building-a-wordle-ai-8ddfd4627ece): |
| 39 | +- **Random** - Reine Zufallsauswahl als Basislinie |
| 40 | +- **Random-Updates** - Filtert nach jedem Zug gültige Wörter und wählt dann zufällig |
| 41 | +- **Heuristic** - Verwendet Buchstabenfrequenzanalyse, um intelligente Vermutungen basierend auf häufigen Mustern in der Sprache zu machen |
| 42 | +- **Entropy** - Maximiert den Informationsgewinn bei jedem Zug |
| 43 | + |
| 44 | +# Performance & Insights |
| 45 | +Um die AI-Strategien zu evaluieren, habe ich ein Simulations-Framework gebaut, das tausende Spiele laufen lassen kann, um Erfolgsraten und durchschnittliche benötigte Züge zu vergleichen. Der Heuristic-Ansatz bietet die beste Balance – er ist fast genauso effektiv wie die Entropy-Methode, läuft aber deutlich schneller. |
| 46 | + |
| 47 | +<div class="text-center"> |
| 48 | + <img loading="lazy" src="images/projects/wordle-rs/simulation.webp" alt="Simulations Ergebnisse" class="mx-auto"> |
| 49 | + <p class="text-center text-lg font-semibold">Simulations Ergebnisse</p> |
| 50 | +</div> |
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