# 2026.06.15-日报-夏莲

2026.06.15-日报-夏莲## 今日内容- 七机制规则优先变量识别与补数字段需求整理- 七机制 P0/P1 补数字段与埋点表、运营返回数据覆盖比对- 活动层与个体层变量分层逻辑梳理- 补偿性、激励性准备版变量结果复核
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## 一、七机制规则优先变量识别与补数字段需求整理### 【进度回顾】：已完成阶段三联合准备和阶段四联合分析的机制包括：互动性、公平性、流动性、私有性、互补性
- **“五机制” 阶段性结果显示****：****活动层：**互动性 > 公平性 > 流动性
**个体层：**私有性 > 互补性
- **未进入变量池****：**激励性、补偿性因关键字段和变量构造口径尚未确认，暂未进入机制变量总池。
> 备注：今日已结合最新返回资料，对激励性、补偿性进行准备版变量复核和补数字段确认，后续再判断是否具备进入七机制正式变量池的条件。

### 【本轮复核思路】：- **现有机制变量，主要整理路径：****机制描述 → 游戏规则 → 当前可用埋点字段 → 可运行变量**
- **路径优势：**变量能够落地、能接入模型、能形成阶段性结果
- **潜在问题：**- 当前选出来的变量，是否只是“现有埋点条件下可以构造的代理变量”？- 游戏规则中是否存在更直接、更贴近机制本义的理想变量，只是目前字段还没有返回或尚未确认？基于上述进度，计划在现有阶段性结果基础上，做一轮从游戏规则出发的变量反向复核。
- **主要包括三项内容：**- 从游戏规则出发，检查七个机制是否存在更贴近机制本义的理想变量- 对照《钲鼓连烽埋点表》和实际返回的 3 月、5 月样本数据，判断 P0/P1 补数字段的覆盖情况- 对激励性、补偿性形成准备版变量判断，明确其后续是否具备进入七机制变量池的基础。- **本轮复核的核心思路是：**> **机制本义 → 游戏规则载体 → 理想候选变量 → 当前埋点覆盖 → 运营返回数据覆盖 → 当前变量池对照 → 是否需要补数**
先从七个机制本身和游戏规则出发，识别理论上更理想、更贴近机制本义的候选变量。再回到当前埋点表、运营返回数据和已入池变量中，判断哪些变量已经覆盖，哪些只是现有数据条件下的代理变量，哪些仍需要进一步补数或规则侧确认。
#### 思考 —— 稳健性复核：这一步的价值，是把变量筛选从“当前字段能否满足建模需要”，进一步扩展到“变量是否真正贴近机制本义”。
重点检验**机制变量从理论概念到游戏规则、再到埋点字段和实际返回数据的转译链条是否稳健**。
如果只基于现有字段构造变量，容易把数据可得性误认为理论合理性。如果只从规则理想出发，又可能无法落地。当前这轮复核，就是在理论理想和现实数据之间做一次对齐。

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## 二、七机制 P0/P1 补数字段需求整理在完成七机制规则优先变量识别后，进一步整理出 P0/P1 补数字段需求。
> 这里的 P0/P1 是指：如果这些字段能够补齐，可能会影响机制变量是否更贴近理论本义，或影响后续变量池是否具备升级条件。

#### **P0/P1 字段需求主要按照两步整理：****第一步：从机制和规则出发，识别关键缺口**
> - 先从七个机制的机制本义出发，判断每个机制理论上最需要刻画什么。- 再对照游戏规则，识别是否存在更直接、更贴近机制本义的规则载体。通过这一步，整理出各机制理论上更理想、但当前可能尚未完全落地的候选变量和字段需求。
**第二步：对照数据资料，判断字段覆盖情况**
> - 将 P0/P1 补数字段需求对照《钲鼓连烽埋点表》，判断埋点设计表中是否存在字段入口。- 再对照运营实际返回的 3 月、5 月样本数据，判断这些字段是否已经在当前实际数据包中有了。通过这两步，可以进一步区分：哪些字段已经具备计算基础，哪些字段只有部分数据、可以先做代理变量，哪些字段埋点表中有但本轮未返回，哪些字段则需要规则侧或后台过程表继续确认。

#### **当前 P0/P1 补数需求主要集中在以下方向：**从表格可以看出，P0/P1 字段缺口主要集中在“机制本义能否被准确刻画”上，而不只是普通字段缺失。
- **公平性：**核心在于后台真实匹配和分配过程是否能够被还原。- **私有性：**核心在于个人私人回报是否可以被完整识别和精确拼接。- **互补性：**核心在于真实 buff、资源转换和规则增益是否能够被记录。- **互动性：**核心在于竞争暴露、边界压力、可争夺目标和地图结构是否能够被还原。- **流动性：**核心在于分档、填充和组织重组过程是否能够被追踪。- **补偿性：**核心在于弱势方扶持、恢复和保护规则是否有明确触发记录。- **激励性：**核心在于奖励规则结构与个体可达性之间是否有可拼接的桥接字段。这张表是七机制规则优先复核后形成的关键缺口汇总，并不是最终对外补数清单。后续还需要结合埋点表和实际返回数据进行内部讨论，再判断哪些字段可以现有数据先算，哪些需要补，哪些需要规则侧确认，最后再确定正式提出的数据需求。

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## 三、补偿性与激励性结果复核**结合二次返回的埋点数据，进行复核补偿性与激励性是否能够有独立变量进入“变量池”**
#### 补偿性- **识别出的补偿性规则载体包括：**低占城阵营士气加成、战败后再参与或恢复链路、伤兵 / 预备兵恢复、免战保护和缓冲期、城防守军恢复
- **暂不能正式进入变量池的原因：**> - 现有变量更多是弱势状态或追赶空间代理；- 还缺补偿规则 ID、触发条件、补偿强度、生效时间和持续时间；- 战败、撤退、补兵等字段容易与结果或行为回灌混在一起，需要使用规则配置、滞后窗口或探索口径。#### 激励性- **识别出的激励性规则载体包括：**个人排名奖励、阵营排名奖励、商铺兑换、通行证、个人成就、阵营成就、触发礼包、高级礼包、奖励模板和规则版本。- **暂不能正式进入变量池的原因：**> - 缺少activity_id -> 奖励模板 映射。- 缺少奖励可达性、赛前能力快照、目标开放和奖励可见性字段，暂时无法完整判断玩家是否“够得到”奖励。- 榜单积分、排名、领奖、购买行为更接近结果端或投入端，不能直接作为激励性机制变量。
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## 四、活动层与个体层变量分层逻辑梳理在七机制变量整理过程中，还需要进一步区分活动层变量和个体层变量。
- **活动层变量：**部分机制更偏活动层 / 赛局层 / 阵营层环境变量，这些变量往往不是某个玩家自己独有的，而是同一场活动、同一赛局或同一阵营中的玩家共同面对的规则环境。
> 活动层回答的是：这个赛局环境是否更容易激发整体投入？
- **个体层变量**这些变量更贴近玩家个人面对的规则机会、收益结构或行为适配关系。
> 个体层回答的是：这个玩家在当前机制暴露下是否更容易投入？
后续机制结果不能简单的合并成一个总排序，而应该分为活动层和个体层分别解释。活动层重点看规则环境差异，个体层重点看玩家暴露差异。

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#### 明日计划：- 交叉核对筛选出来的 P0/P1 补数字段需求是否必要。- 对已经具备计算基础的变量，进一步整理第一批可试算清单。- 对机器学习部分的操作细节进行拆解，并与前面七机制变量整理流程衔接，输出可复用的操作文档。

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*Source: feishu doc FNGMdHMOfo30tYx09EYclknfnZg*