chore: collect latest dingTalk feishu docs
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# 2026 0702日报-韦译
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Source: https://feishu.cn/docx/XSLbwPupjirPeekMJOLcx9FdnRf
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# 1.工作内容概述
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跟刘鹏讨论学习数值调研拆解的方法,总结成一套流程
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梳理数值拆解部分中订单难度相关数值,建立相关数学模型
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优化项目相关功能
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物品/生成器换位功能
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未解锁的物品可选中
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# 2.进度
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## 2.1 跟刘鹏讨论学习数值调研拆解的方法,总结成一套流程
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之前自己摸索出的数值调研拆解问题是
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像一样无头苍蝇,只会记录明面上的数据,而不会思考数据之间的关系
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没有拆解目标,只记录明面上的数据,本质上是错误的方法,永远得不出结论。所以必须要要自己带着拆解目的,盯着相关数据去拆。
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妄想一次性拆完所有数据,本质上是不可能的。
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应该:每次先按照拆解目的拆解一部分,最后把每一部分拼接起来。
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跟刘鹏讨论学习,总结后,梳理出以下核心思路和流程
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核心思路
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数值拆解流程
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核心在于:人为总结规律、让AI建立数学模型
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## 2.2 梳理数值拆解部分中订单难度相关数值,建立相关数学模型
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### 2.2.1 拆解目的
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研究订单的难度是如何定义的
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如何编排设计订单的难度
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### 2.2.2 人为总结规律
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订单的难度本质上是由合成成本来定义的
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合成成本的统计单位:一次点击或一次体力消耗
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原因:不能以1级物品作为合成成本的统计单位,因为相同生成器生成出来的物品,有概率不同,有的是主链,有的是副链。
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合成成本的计算单位:期望
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原因:涉及概率计算,需要用期望来进行计算
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案例:A生成器生成B物品和C物品的概率,分别为0.7和0.3,那么对应的体力消耗就是0.7个体力和0.3个体力
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意义:
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一个订单的期望越大,代表难度越高
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计算公式
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设:
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L = 目标物品等级
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q = 目标物品数量
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p = 该链条由生成器产出的概率
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C = 合成成本期望
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单个目标物品:
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C_item = 2^(L - 1) / p
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多个相同目标物品:
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C_item = q × 2^(L - 1) / p
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一个订单有 n 种目标物品:
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C_order = Σᵢ₌₁ⁿ ( qᵢ × 2^(Lᵢ - 1) / pᵢ )
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订单的“真实难度”
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棋盘上其实有现成的物品,玩家在完成前期订单时,不需要花费理论合成成本就能完成前期订单。因为可以用当前的物品二合棋盘上的物品。
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编排设计订单难度的规律
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由已记录的数据可知,目前记录的26单的难度编排如下表所示
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猜想规律
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订单难度有明显的大规律:波峰波谷规律
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订单难度会周期性地波动,形成波峰波谷的形状
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波峰的爬升一般需要多个订单,但是波峰的下降只需要少数订单
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波谷的规律可长可短,可能取决于游玩节奏、玩家游玩累积的压力、游玩时间等因素
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订单如果是新物品链的引导单,难度会不会有变化?
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物品数量不一样,订单难度应该不一样
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物品等级不一样,订单难度不一样
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同一订单中,物品生成器来源越多,难度是否会越难?
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订单难度是否有明显的分层,分档?例如:难度分3档,档内的难度在统一范围内
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高难度订单后难度急剧减少,即波峰后波谷回落很快
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订单难度跟金币数量是否有关
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订单难度跟付费点是否有关,因为完成剧情任务节点11后,订单为:订单21、订单15、订单17、订单18时,正好介绍一个付费点机制:二合时有概率触发复制品奖励
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### 2.2.3 AI用数据验证规律
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波峰波谷规律:成立。
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局部波峰有订单 2、5、9、 12、15、17、21、25,局部波谷有 3、6、11、14、 16、19、22。
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整体不是平滑爬坡,是“压力峰值 + 快速回落”。
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波峰爬升多个订单,下降少数订单:大体成立。
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订单 6->7->8->9、22->23->24->25 都是多单爬升; 下降通常 1 单完成,比如 2->3 -141.18、9->10 -105.10、25->26 -157.09。例外是订单 2,一开始就突刺。
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新物品链引导单难度变化:成立。引导单平均 24.18,非引导单平均 68.48。说明新链引导明显降难度。例外是订单 5,土豆 4 级成本 53.33,因为土豆是 15% 低概率副链。
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物品数量影响难度:部分成立。三物品单平均 124.07,明显更难;但两物品单平均 40.46,低于单物品单 58.75。所以数量不是核心变量,核心是“数量 × 等级 × 概率 × 是否跨链”。
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物品等级影响难度:强成立。最大等级和成本相关性约 0.84。按最大等级看,3级均值 19.02,4级 31.93,5级 49.05,7级 98.08,8级 167.36。
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同一订单生成器来源越多越难:在当前数据中成立。单生成器订单平均 51.11,跨生成器订单平均 108.60。但样本只有 4 单,且跨生成器经常伴随高 等级,所以这是强迹象,不是单独因果证明。
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难度是否明显分层/分档:成立。当前更像 4 档: 低压 <=25,中压 25-60,高压 60-100,尖峰 >100。
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### 2.2.4 建立数学模型
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建立三层数学模型:理论合成成本模型、真实难度模型、节奏编排模型(下分难度分档模型、波峰波谷节奏模型),以及额外的金币奖励模型、付费点压力窗口模型
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订单理论合成成本模型
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前提假设:如果生成器产出 B/C 的概率是 0.7 / 0.3,那么“每次点击的期望产出贡献”是 0.7 / 0.3;但如果要计算“为了拿到某个目标链条物品需要 多少点击”,成本要取倒数,即 1 / p。
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设第 i 个订单中有 n 个目标物品,则理论合成成本为:
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C_i = Σ(k=1..n) [ q_ik × 2^(L_ik - 1) / p_ik ]
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其中:
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C_i = 第 i 个订单的理论合成成本期望
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q_ik = 第 i 个订单中第 k 种目标物品数量
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L_ik = 第 k 种目标物品等级
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p_ik = 第 k 种目标物品所属链条的生成概率
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可以抽象理解为:
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难度正比于:数量 × 2^(等级 - 1) × 1/生成概率
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订单真实难度模型
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前提:理论成本是假设玩家从零开始合成。但真实局面中,棋盘已有物品会抵扣需求。
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假设物品链是链条c,则真实合成成本为:
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C_real_i = Σ_c [ max(0, N_i,c - S_i,c) / p_c ]
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其中:
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N_i,c = 订单在链条 c 上需要的1级等价物数量
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S_i,c = 当前棋盘在链条 c 上可抵扣的1级等价物数量
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p_c = 链条 c 的生成概率
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N_i,c = Σ [ q_ik × 2^(L_ik - 1) ],其中目标物品属于链条 c
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S_i,c = Σ [ a_ij × 2^(B_ij - 1) ],其中棋盘已有可用物品属于链条 c
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难度分档模型
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按照目前26单的难度,先分为4档。但是可以根据后续订单的分布,建立更多档难度,但是整体模型不变
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模型:B(C_i) =
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低压单:1, 0 < C_i <= 25
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中压单:2, 25 < C_i <= 60
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高压单:3, 60 < C_i <= 100
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尖峰单:4, C_i > 100
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注:c_i = 第 i 个订单的理论合成成本期望(即难度)
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目前的难度挡位分布:
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低压单:6 单
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中压单:11 单
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高压单:4 单
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尖峰单:5 单
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波峰波谷节奏模型
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把订单序列看成多个“压力周期”。每个周期有:
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V_t = 波谷难度
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P_t = 波峰难度
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a_t = 爬升订单数
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b_t = 回落订单数
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爬升段模型:
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C_i = V_t + (P_t - V_t) × (r / a_t)^γ
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其中
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r = 当前订单在本轮爬升中的位置,r =0,1,2,...
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γ >= 1
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回落段模型:
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C_i = P_t - (P_t - V_(t+1)) × (d / b_t)^δ
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其中:
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d = 当前订单在回落段中的位置
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δ >= 1
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根据当前的数据经验,参数比较固定:
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a_t ≈ 2 到 4 单
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b_t ≈ 1 单
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字面可以翻译为:波峰通常慢慢爬升,波峰后通常快速下降
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金币奖励模型:
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该模型采用函数拟合法,直接计算
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根据 26 单,金币和合成成本高度相关,线性拟合结果约为:
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G_i ≈ 4.88 + 0.205 × C_i
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其中:
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G_i = 订单奖励金币
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C_i = 订单理论合成成本
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有趣的是奖励效率不是恒定的。按难度档看:
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低压单:金币 / 成本 ≈ 0.43
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中压单:金币 / 成本 ≈ 0.35
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高压单:金币 / 成本 ≈ 0.31
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尖峰单:金币 / 成本 ≈ 0.23
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可以总结出规律:难度越高,金币总量越高,但单位成本回报越低
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付费点压力窗口模型
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从目前的数据来看,剧情节点 11 后的订单 21、15、17、18开始介绍复制品奖励机制,引导玩家进行氪金付费。按数据可知:
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C_21 = 31.37
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C_15 = 53.33
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C_17 = 91.43
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C_18 = 51.43
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成本均值:56.89
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个人认为,这个成本均值应该就是触发付费的一个关键指标。可以看作是一个付费点
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从难度上来看,这个付费点属于中高难度,同时下一个订单紧接着就是一个C_17 = 91.43高难度订单。
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可能付费点设计规律是:付费点放在玩家已经感觉到压力,但是还没被高压力订单压垮的位置
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## 2.3 优化项目相关功能
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### 2.3.1 物品/生成器换位功能
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换位功能的意义,在于帮助玩家移动物品的位置,按自己的喜好摆动棋盘上的物品
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### 2.3.2 可选中未解锁的物品
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帮助玩家获取未解锁物品的信息,理清物品链/生成器链的信息
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# 3.收获与反思
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之前的数值调研拆解的方式,错误在于自己没有进行独立思考,提出数值规律的猜想。这其实就能够缩小问题的范围,AI也就能够很好地验证我提出的猜想是否正确。进而能够让AI根据我的数值猜想,建立数学模型。
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后续要提升对于数值规律的敏感度
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# 4.下一步计划
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调研拆解
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推进数值拆解和关卡拆解
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学习积累二合类的数值设计基础知识(对于数值调研拆解,基础数值设计知识很重要)
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优化
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在拆解调研的空余时间中,抽空优化相关美术资源
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优化功能
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修复bug
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# 5.项目规划
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参考:
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https://jasminehuang477-cmd.github.io/share_hyper_casual_game_design_guide/#s10
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https://merge2iaa-selectionanalysis.netlify.app/
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开发计划:
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任务详情看第二个文档的十、两周开发建议节奏
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非开发计划中的内容,不优先开发
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拆解调研任务
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目标
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核心任务
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完成情况
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完成《浪漫餐厅》关卡/数值相关设计拆解分析,说明从中收获了哪些二合类游戏设计的关键认知,输出拆解分析报告并进行内部分享
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ok——写拆解分析报告大纲
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对《浪漫餐厅》关卡/数值相关设计进行拆解分析
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实机记录数据(完成后才方便做下面的内容)
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需要反思如何改进
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学习数值拆解调研的方法
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研究AI建模分析的方法
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ok—在网上学习数值调研拆解相关的方法
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ok—向楚真日报学习
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问刘鹏
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学习积累二合类的数值设计基础知识(对于数值调研拆解,基础数值设计知识很重要)
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从微观反推宏观内容:研究对具体设计组合的抽象、理解、演化方向预判
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数值拆解方向
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(核心)订单数值
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棋盘关卡
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需要结合订单刷新机制
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总结《浪漫餐厅》关卡/数值相关设计的规律
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总结二合类游戏设计的关键认知
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整理以上2点内容,进行内部分享
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使用自动化批量关卡生成方案+分析的关卡和数值设计规律+订单刷新机制,铺量关卡。目标是铺至少40单的游戏内容量(大概1个小时左右的游玩流程)
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### 35%
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上线前要完成的任务
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目标
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核心任务
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完成情况
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关卡和数值设计铺量
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对《浪漫餐厅》关卡/数值相关设计进行拆解分析
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需要跟之前的订单刷新机制结合起来
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总结《浪漫餐厅》关卡/数值相关设计的规律
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用AI生成并配置好类似规律的关卡和数值
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### 30%
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基础功能
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文本提示信息框——完成
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购买弹窗——暂时搁置
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边缘系统
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### 80%
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商业化
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上架微信小游戏
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UI适配(已经跑通流程,只需要再操作一遍)
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打包优化(已经跑通流程,只需要再操作一遍)
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### 30%
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更换新主题的美术资源
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持续优化美术资源生成管线
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目前还差
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个人信息界面
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剧情任务面板
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思考问题
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继续解决美术风格的饱和度问题和AI味道问题
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物品链和生成器链考虑优化美术资源
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将笔刷、毛刷等物品加入,弥补目前物品链物品过于相似的问题
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### 95%
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优化
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手感调优
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上线前测试找bug
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### 40%
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风险注意:https://merge2iaa-selectionanalysis.netlify.app/的六、产品风险分析很有价值,开发时需要注意
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空间压力设计失误
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订单节奏不合理
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合成反馈不够满足
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美术风格不统一
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