# PuiOw5HETi9pnekp6wlctOIvn0c

Source: https://dianchukeji.feishu.cn/wiki/PuiOw5HETi9pnekp6wlctOIvn0c


# 1.工作内容概述
# 2.进度
## 2.1 参与AI游戏开发问题交流会，整理笔记和收获
### 2.1.1 AI配表问题
      - 设计具体数值和表格字段
        - 设计的时候，可以跟AI来讨论数值设计。
        - 人管数值大方向和体验，AI来输出具体的数值
      - 配表部分配表部分
        - 核心：配表的时候，重点是确定性，AI不能出一点错误，出错问题很大
        - 方法
          - 方法一（较为稳健）：AI出具体数值，人来配置，AI来检查
          - 方法二：如果要AI来配，要保证准确性为100%
            - 让AI用脚本来写入，不能直接填
            - 原因：脚本是规范化程序，如果配得有问题，能够直接报错原因
      - 不要让AI来配置表格的原因
        - 自己不去配表，全让AI配，整个表就是黑盒，很难排查问题
        - AI配表还是有出错的概率，如果不是百分百对，就仍然有很大风险
      - 源表格的选择
        - yaml：ai好读好改，人好读，但不好改
        - excel：目前这个阶段，还是尽量用excel
          - excel有mcp，AI也能直接改。但是最好不要让AI来配置表格

> :coconut:
后续计划，根据以上学到的内容，改造自己的AI配表方案
### 2.1.2 AI编程问题
主要围绕架构设计展开
      - 架构设计思路：
        - 架构和业务是要分开设计的,业务逻辑上要解耦,做成基于架构的设计的填空题
        - 架构设计在单一品类的游戏中，大概率是不变的，是具备高可复用性的。
          - 案例：一套二合的游戏架构/mmo的游戏架构，能做很多个同类型的项目
      - 设计架构的原则
        - 高可复用性：一个代码设计能够重复利用
          - 例如：程序老师举的例子，在UI中只分层全屏弹窗、小弹窗、浮动组件3种UI。所有UI都能用这三种组件来构成开发。
        - 低耦合度：即各个系统互不影响，修改A系统不影响B系统
      - 怎么学习和积累
        - 自己去网上学习相关内容
        - 找一款参考对标的游戏，自己设计一套架构，看看能否顺利复现，如果可以，就证明方向大概率是对的；如果不可以，则需要调整方向
        - 带着问题去拆解分析网上的游戏源代码架构，看看他们是怎么解决/呈现这些问题的
          - 核心：带着问题——没有问题就无法进步
          - 案例：自己学习到的架构设计原则是，高可复用、低耦合——去看看这些架构有没有实现

> :coconut:
后续计划：根据以上收获，对项目进行一次重构
## 2.2  调研拆解《浪漫餐厅》的关卡设计和数值设计规律
    - 今天主要拆解了前15单的一个棋盘摆放规律
![图片](../feishu-images/PuiOw5HETi9pnekp6wlctOIvn0c_P4Yjbx4seooK.png)
## 2.3 学习cocos UI多分辨率适配方法，完成多分辨率的初版开发
### 2.3.1 cocos官方的多分辨率适配方法
2种核心概念：设计分辨率和屏幕分辨率
      - 设计分辨率 是内容生产者在制作场景时使用的分辨率蓝本，而 屏幕分辨率 是游戏在设备上运行时的实际屏幕显示分辨率。
主要有2种模式进行缩放适应不同分辨率
      - 适配宽度模式（Fit Width）：设计分辨率宽高比小于屏幕分辨率，适配宽度避免黑边
![图片](../feishu-images/PuiOw5HETi9pnekp6wlctOIvn0c_JrHEbCSQ2oiS.png)
      - 适配高度模式（Fit Height）：设计分辨率宽高比大于屏幕分辨率，适配高度避免黑边
![图片](../feishu-images/PuiOw5HETi9pnekp6wlctOIvn0c_XRlKbHhHqo3s.png)
### 2.3.2 完成背景图的适配多分辨率
      - 整体的设计思路使用的是**适配高度模式，拉伸背景图的高度而不拉伸宽度**。目前无论是棋盘背景图还是顶部的背景图，都可以适配不同分辨率。
目前的问题：开发过程中，游戏中的UI也被进行同等大小地缩放了，导致一些按钮错乱，明天需要修复这一块内容。
        - 开发默认的720x1980分辨率
![图片](../feishu-images/PuiOw5HETi9pnekp6wlctOIvn0c_MIodbuRIOo4y.png)
        - 苹果12/13的428x926的分辨率
![图片](../feishu-images/PuiOw5HETi9pnekp6wlctOIvn0c_BaDJbCjr3ogZ.png)
## 2.4 调研二合类游戏的数值模型
    - 目前通过AI搜索和我人工搜索，都没找到可直接复用的二合类游戏数值模型
      - 后续的计划：通过对《浪漫餐厅》的数值和关卡设计调研，用AI辅助，搭建数值模型和数学模型
![图片](../feishu-images/PuiOw5HETi9pnekp6wlctOIvn0c_TvnYb61MioZm.png)
![图片](../feishu-images/PuiOw5HETi9pnekp6wlctOIvn0c_Ps5obrkD6oAU.png)
# 3.收获与反思
  - 今天收获了很多AI编程的工程化/架构思维的知识，以及隔壁项目组对于AI配表的成熟看法。这些对我当前的项目都有很大的帮助。后续需要先对这些内容进行消化，应用到后续的开发中
# 4.下一步计划
  - 基础功能线
    - 继续完善自动化批量关卡生成方案（特别是根据今天学到AI配表的知识，进行优化）
    - 继续调研拆解《浪漫餐厅》的关卡设计和数值设计规律
    - 使用自动化批量关卡生成方案，复刻《浪漫餐厅》的关卡。目标是复刻至少40单的游戏内容量（大概1个小时左右的游玩流程）
  - 商业化线
    - 降低包体大小体积，尝试打包出来
    - 继续学习cocos UI多分辨率适配方法，完成多分辨率适配
# 5.项目规划
参考：
https://jasminehuang477-cmd.github.io/share_hyper_casual_game_design_guide/#s10
https://merge2iaa-selectionanalysis.netlify.app/
  - 开发计划：
    - **任务详情看第二个文档的十、两周开发建议节奏**
    - **非开发计划中的内容，不优先开发**
**阶段**
**核心任务**
**产出物**
**验收标准**
**完成情况**
**W0：方向确认**
      - 确定主题、驱动方式（订单/图鉴/轻量解锁）、物品链草案、
      - 工具链确认
主题文档、物品链草稿
能用一句话说清楚"做什么主题的二合类、合到什么"
完成，核心目标对标《浪漫餐厅》
**W1：核心合成闭环**
      - **工具链熟悉 + 工程搭建**
      - **物品链 Schema + AI 配置生成**
      - **棋盘 + 合并核心逻辑**
      - **生成器系统**
      - **基础 UI + AI 美术占位**
item_chain_schema.json、可运行原型
合成基础循环可演示，物品链有解、不卡死
完成
**W2：产品闭环与可玩包**
      - **订单系统**
      - **广告点接入**
      - **埋点接入（7 事件）（参考：第二个文档的：九、第一版 MVP 的探索范围与收口原则）**
      - **新手引导（3 步最小化）**
      - **可玩包 + 内部测试**
      - **复盘报告 + 资产沉淀**
可玩包、问题清单、复盘文档
从启动到看见第一个广告点的路径完整可走通
75%
      - 订单系统完成；
      - 埋点接入完成;
      - 广告点接入暂缓，先等关卡做好：
一 尝试用咸鱼账号进行测试
      - 新手引导流程完成
      - 可玩包的程度还需要以下2件事件
        - 性能优化
        - 关卡设计：目前设计并实现了自动化批量关卡生成系统，已经能够用该系统生成第一批可游玩的关卡
        - 打包成小游戏包
          - 降低包体大小体积
          - 不同分辨率适配（个人认为比较难，优先完成第一项）
**W2 后：横向对比与资产沉淀**
整理所有可复用资产、参与横向对比会议、总结共性问题
资产沉淀清单 + 复盘报告
每人完成可迁移使用的：资产沉淀清单+复盘报告
还在积累实践经验，编写工作流文档思路。后续计划：
      - 复盘报告
      - 编写工作流文档
      - 完成资产沉淀清单（见第一个文档，需要重点关注schema）（第二个文档的十二也有）
  - 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
    - **空间压力设计失误**
    - **订单节奏不合理**
    - **合成反馈不够满足**
    - **美术风格不统一**