Evilom
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# Qn6Cw8OgmiBohUkweYCcPnLpnLb
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Source: https://dianchukeji.feishu.cn/wiki/Qn6Cw8OgmiBohUkweYCcPnLpnLb
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# 一、工作概述
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1.完成新手三步引导系统和单元测试系统
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2.完成AI根据需求生成阶段性体验参数工作流
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# 二、主要产出
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## 2.1-完成新手三步引导系统和单元测试系统
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使用workflow跑了一下昨天与AI一同设计的并行功能开发的工作流，同时去实现新手引导系统和单元测试系统。
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- **节点确认：**会按照脚本在固定的节点进行预设询问，而不是让claude自行决定是否要询问你，询问哪些内容。
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- **分支逻辑：**可运行单独的分支循环，例如“新手引导系统“进行到功能验收时会固定进行询问预设的选项，修复后也会再次询问直到最终通过。
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- **稳定性与智能牺牲：**workflow通过脚本约束claude，以让AI完成稳定的工作产出，这个过程会牺牲掉部分AI的智能，也会存在工作流出问题以后，AI不会自行调整的问题。所以整体上是往稳定工作流方向专精的工作模式，应用场景比较有限。
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- **固有限制：**workflow只会在会话开始时执行一次，后续产生上下文压缩以后，会直接遗忘当前节点转为普通对话，因此需要进行以下节点记忆强化，此方法能大幅解决节点遗忘和跳过的情况。
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> [嵌入电子表格: JSfLs6oMbht1k7tp92gc...]
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### 2.1.1-新手引导系统
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**核心思路：** 按步骤引导玩家完成第一轮核心操作（点击→合并→交付订单）。
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**要点：**
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### 2.1.2-单元测试系统
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**核心思路：** 把纯逻辑代码抽到静态类，用测试工具直接跑一遍测试正确性，不需要启动 Unity 场景。
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**好处：**后续功能做多配置做多以后，每次启动场景都要几十秒甚至几分钟，用这个几秒就能测试一些纯逻辑功能。
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**要点：**
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## 2.2-完成AI根据需求生成阶段性体验参数工作流
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今天探索AI生成体验参数的工作流时，在与gpt讨论的过程中，实现了由最初的最简版本，少量多次的迭代验证并记录迭代版本，实现了工作流的快速验证和迭代，过程中由gpt主导方案迭代更新，多claude并行验证对应单一版本的返回数据和运行结果，快速验证了对应版本的可行性，大大加速了方案开发验证的效率，后续可沿用这套迭代方案来快速搭建工作流。
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### 2.2.1-总体流程分工设计
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### 2.2.2-运行结果：
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数据留档
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标准校验
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### **2.2.3-两种迭代方式：**
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由于后续可能会不断拓展新的系统和模块，所以这套调整模式以及其中的配置算法也需要进行多次迭代。
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- **人为在全局进行调整迭代：**在后续人工进行迭代时，可以直接修改这套工作流的配置文件修改对应的指标和流程
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- **测试出问题后自我迭代：**当某次调参结果出问题后，AI自行修改调试，结果验收通过后，自己分析总结问题并调整指标和流程。
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# 三、收获和反思
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## 3.1-收获：
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## 3.2-反思：
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**并行迭代思维：**单AI迭代方案，控制方案走向，产出多个版本多AI并行验证，快速验证版本迭代方向，尤其是前期可以不用每版都等结果出结果再反过来修改。同时让每个AI自己总结结果迭代，再由方案AI分析进行下一轮的版本迭代和验证，能够大大加速工作流搭建和验证迭代。
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# 四、明日计划
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1.迭代体验翻译生成器，生成合理可试玩关卡
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2.调整UI的适配问题，可在开发者平台加载正常的UI布局
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# 五、当前进度和规划
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时间
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任务
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交付物
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验收标准
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完成情况
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备注
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W2-1
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订单系统
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1. order_config.json
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2. 订单系统代码
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1. 20个递增难度订单
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2. 前5个订单要求Level 1-4物品
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3. 完成订单获得金币
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90%
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1.已完成订单系统和订单滑动列表滑动功能
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2.网基础的美术包装导入验证（待补充完整的美术素材，部分UI缺失或尺寸不对）
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W2-2
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广告点接入
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1.ad_placement_config.json
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2. 广告系统代码
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1. 3个激励广告点（获得物品、刷新生成器、订单倍率）
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2. 触发时机合理，无强制弹出
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已完成完成广告系统功能逻辑的实现
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W2-3
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埋点接入（7事件）
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1.analytics_event_config.json
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2. 埋点代码
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7个核心事件在GA后台实时可见
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已完成核心埋点事件功能实现，并能在GA后台进行数据同步，实时可见
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W2-4
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新手引导（3步最小化）
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+单元测试系统实现
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新手引导代码
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3步引导（点击生成器→合并→完成第1个订单）
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完成新手引导和单元测试系统，完成关卡的AI参数编辑
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W2-5
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可玩包 + 内部测试
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1. 可玩包（APK/IPA）
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2. 测试记录
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≥3/5测试者表示会继续玩10分钟以上
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规划风险提醒：**探索与收口失衡【最高优先级】、空间压力设计失误、订单节奏不合理、广告点打断体验、合成反馈不够满足、 美术风格不统一、 第一版系统定义过早、单人 AI 工具使用不熟** |