Evilom
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15 KiB
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# SOaBdskVhoSXo0x6gvbcLnKHntb
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Source: https://dianchukeji.feishu.cn/docx/SOaBdskVhoSXo0x6gvbcLnKHntb
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# 一、工作内容概述
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# 二、研究组AI研究工作流与产品认知资产库搭建推进
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原定开发计划包括：
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## （一）今日迭代内容
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### 完成《三国：谋定天下》演武大会三张知识卡正式入库
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- 对三张卡进行了正式入库前 review，并完成正式入库状态切换
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- 在 review 三张卡的过程中，进一步明确了同一研究资料拆分为多类知识卡时的边界：
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- **MECH 卡**：回答“机制如何成立”
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- 重点沉淀规则结构、机制模型、设计逻辑和可迁移机制
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- **REPORT 卡**：回答“机制为什么对产品有价值”
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- 重点沉淀产品观察、用户价值、产品价值和商业化待验证方向
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- **ORG 卡**：回答“机制如何影响玩家组织与参与结构”
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- 重点沉淀组织压力、参与门槛、协作方式和组织生态影响
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这次三谋演武大会案例是第一次完整跑通“同一研究对象拆分为 MECH / REPORT / ORG 三类知识资产”的验证案例。过程中暴露出一个关键问题：**不同卡片之间天然会存在交叉，如果没有清晰的拆分规则，很容易变成重复总结**。因此补充了工作流规则，明确三类卡片不是并列复述，而是**从不同知识资产视角拆分同一机制对象**
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后续会继续扩大资料规模，单篇材料里会同时包含：
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- 机制规则
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- 产品判断
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- 用户反馈
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- 组织生态
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- 商业化推演
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- 竞品对比
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- 后续行动建议
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如果不拆分，就会变成一篇越来越长的综合报告，后续很难复用。MECH / REPORT / ORG 的价值在于把研究内容拆成更稳定的知识单元：
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- 机制
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- 产品观察
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- 组织生态归
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- 商业化推演保留证据边界
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- C 类推演判断非客观事实
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- 点击查看详情：
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- 《三国：谋定天下》演武大会 P0 知识资产案例
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- 战略研究部 AI 研究工作流总览
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> :thinking_face:
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**AI 研究工作流**建设不能只看“能不能生成内容”，更关键的是**能否形成稳定的组织知识资产**
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如果只是让 AI 生成一份分析报告，其实价值有限，因为报告看完之后很容易再次沉没。把资料转成结构化知识卡，并且区分 MECH / REPORT / ORG，不同研究结论就能沉淀到不同知识层级中，后续可以被检索、复用、对比和继续迭代
|
||
此外，当工作流越来越复杂之后，很多状态名、目录规则、入库标准、share 页面、HTML 页面、Markdown 源文件之间很容易不一致。如果这些不统一，后续团队其他人使用时会产生困惑。因此，后续需要继续把“规则显性化”，减少依赖个人记忆和临时判断
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# 三、创新组全栈 AI 开发方向思考及工作流搭建
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背景：
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今天面试候选人时了解到其他超休闲厂商 IAA 游戏（该厂商聚焦排序类）的研发打法：关卡设计、竞品拆解、压力曲线、关卡算法复刻、快速迭代等内容，引发了我对创新组当前工作的进一步思考。由于我对这个品类的开发方法、关卡设计核心能力和行业常规流程并不熟悉。面试结束后对休闲 IAA 游戏开发方法进行了初步了解，并进一步思考创新组如何把这些能力转化为 AI 全栈开发流程的一部分
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### 从面试获得的启发
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候选人提到的超休闲关卡设计方法主要包括：
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一开始我不确定这些做法是否代表**行业核心能力**，因为没有做过超休闲游戏，很难判断其价值。面试结束后进一步了解，形成了几个判断：
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- 超休闲 / 休闲 IAA 的核心竞争力并不是系统堆叠，而是对**单点乐趣、关卡节奏、失败反馈、广告节点和数据迭代**的**工程化控制**
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- 候选人提到的“竞品拆解 → 压力曲线 → 算法复刻 → 关卡迭代”方向是成立的，但比较偏传统人工方式
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- 对创新组来说，更重要的是**思考如何把这些人工经验转化为 AI 工作流资产**，例如：
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- 竞品拆解模板
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- 关卡参数化表达
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- AI 生成配置
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- 自动化测试
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- 数据回流
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- 复盘报告
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**休闲 IAA 的价值在于周期短、系统相对可控、容易形成闭环，适合训练小团队从创意、设计、代码、美术、配置、广告点、埋点到复盘的端到端能力**
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### 搭建创新组长期工作区
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**战略研究部创新组长期工作区**：/Users/dianchu/projects/strategy-innovation-lab
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后续创新组相关工作都应在这个目录下沉淀，包括：
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- 休闲 / 超休闲 IAA 游戏与 AI 管线
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- Claude Code / OpenClaw / Cursor 等全栈 AI 开发工作流
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- 自动化游戏分析工具
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- AI 原生游戏 Demo 与小型实验
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- 内部研究报告
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- 创新组会议纪要、日报素材、阶段复盘
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- 可复用模板、SOP、Prompt 与上下文资产
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### 了解超休闲 / 休闲 IAA 方法论
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在了解后整理了一份内部指南，帮助创新组建立对休闲 / 超休闲 IAA 游戏的基础理解，核心内容包括：
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点击查看详情：超休闲游戏关卡设计与AI管线内部指南 — 战略研究部创新组
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### 对当前二合类 IAA 任务的思考
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二合类不是最轻量的方向。如果只想验证关卡生成算法，排序类更合适；如果想让单人策划用 AI 完成一个更完整的 IAA 产品闭环，二合类更合适。二合类的优势在于：
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- 棋盘
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- 合成
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- 生成器
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- 订单
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- 物品链
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- 广告点
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- 埋点
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- 美术
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- 测试与复盘
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- 物品链配置
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- 订单配置
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- 生成器配置
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- 广告点配置
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- 埋点事件配置
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- 二合类天然需要成组物品图标
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- 可以训练 Prompt 模板、风格统一、批量生成、筛选、命名、导入工程等流程
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- 不只是做一个玩法，而是要形成“合成 → 订单 → 奖励 → 广告点 → 埋点 → 复盘”的完整链路
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但它的风险也更高：
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- 系统数量多，单人开发容易失控
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- 合成链、订单节奏、生成器产速之间需要平衡
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- AI 能生成模块，但不能自动保证体验成立
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- 美术虽然有成熟 AI 工具，但风格一致性和辨识度仍要人工判断
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- MVP 边界不能锁死，但必须阶段性收口
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点击查看详情：二合类 IAA 产品项目作为创新组全栈 AI 开发切入点的适配性评估 — 战略研究部创新组
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### 对创新组管理的启发
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不能只看单个项目成败，而应该看多个同学独立开发项目后形成的横向对比价值。因为每位同学都是独立使用 AI 做一个项目，所以真正有价值的不是简单比较“谁的产品更好”，而是比较：
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- 谁的 AI 编排效率更高
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- 谁的产品闭环更完整
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- 谁的 Prompt 和开发流程更可复用
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- 谁能更好控制项目范围
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- 谁的配置 Schema、物品链、订单设计更可沉淀
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- 哪些失败原因是共性的
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- 哪些成功路径可以复制
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创新组的阶段复盘除了产品展示，还应该重点进行 AI 工作流复盘。包括但不限于：
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- Prompt
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- Schema
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- 配置模板
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- 工程骨架
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- 美术生成流程
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- 埋点模板
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- 测试与复盘方法
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- AI 使用效率数据
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> :thinking_face:
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即使某个产品项目失败，只要沉淀了可复用资产，也仍然有组织价值；但如果只是失败而没有沉淀，那才是真正的失败
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# 一、工作内容概述
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# 二、研究组AI研究工作流与产品认知资产库搭建推进
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原定开发计划包括：
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## （一）今日迭代内容
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### 完成《三国：谋定天下》演武大会三张知识卡正式入库
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- 对三张卡进行了正式入库前 review，并完成正式入库状态切换
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- 在 review 三张卡的过程中，进一步明确了同一研究资料拆分为多类知识卡时的边界：
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- **MECH 卡**：回答“机制如何成立”
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- 重点沉淀规则结构、机制模型、设计逻辑和可迁移机制
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- **REPORT 卡**：回答“机制为什么对产品有价值”
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- 重点沉淀产品观察、用户价值、产品价值和商业化待验证方向
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- **ORG 卡**：回答“机制如何影响玩家组织与参与结构”
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- 重点沉淀组织压力、参与门槛、协作方式和组织生态影响
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这次三谋演武大会案例是第一次完整跑通“同一研究对象拆分为 MECH / REPORT / ORG 三类知识资产”的验证案例。过程中暴露出一个关键问题：**不同卡片之间天然会存在交叉，如果没有清晰的拆分规则，很容易变成重复总结**。因此补充了工作流规则，明确三类卡片不是并列复述，而是**从不同知识资产视角拆分同一机制对象**
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后续会继续扩大资料规模，单篇材料里会同时包含：
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- 机制规则
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- 产品判断
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- 用户反馈
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- 组织生态
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- 商业化推演
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- 竞品对比
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- 后续行动建议
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如果不拆分，就会变成一篇越来越长的综合报告，后续很难复用。MECH / REPORT / ORG 的价值在于把研究内容拆成更稳定的知识单元：
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- 机制
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- 产品观察
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- 组织生态归
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- 商业化推演保留证据边界
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- C 类推演判断非客观事实
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- 点击查看详情：
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- 《三国：谋定天下》演武大会 P0 知识资产案例
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- 战略研究部 AI 研究工作流总览
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> :thinking_face:
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**AI 研究工作流**建设不能只看“能不能生成内容”，更关键的是**能否形成稳定的组织知识资产**
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如果只是让 AI 生成一份分析报告，其实价值有限，因为报告看完之后很容易再次沉没。把资料转成结构化知识卡，并且区分 MECH / REPORT / ORG，不同研究结论就能沉淀到不同知识层级中，后续可以被检索、复用、对比和继续迭代
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此外，当工作流越来越复杂之后，很多状态名、目录规则、入库标准、share 页面、HTML 页面、Markdown 源文件之间很容易不一致。如果这些不统一，后续团队其他人使用时会产生困惑。因此，后续需要继续把“规则显性化”，减少依赖个人记忆和临时判断
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# 三、创新组全栈 AI 开发方向思考及工作流搭建
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背景：
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今天面试候选人时了解到其他超休闲厂商 IAA 游戏（该厂商聚焦排序类）的研发打法：关卡设计、竞品拆解、压力曲线、关卡算法复刻、快速迭代等内容，引发了我对创新组当前工作的进一步思考。由于我对这个品类的开发方法、关卡设计核心能力和行业常规流程并不熟悉。面试结束后对休闲 IAA 游戏开发方法进行了初步了解，并进一步思考创新组如何把这些能力转化为 AI 全栈开发流程的一部分
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### 从面试获得的启发
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候选人提到的超休闲关卡设计方法主要包括：
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一开始我不确定这些做法是否代表**行业核心能力**，因为没有做过超休闲游戏，很难判断其价值。面试结束后进一步了解，形成了几个判断：
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- 超休闲 / 休闲 IAA 的核心竞争力并不是系统堆叠，而是对**单点乐趣、关卡节奏、失败反馈、广告节点和数据迭代**的**工程化控制**
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- 候选人提到的“竞品拆解 → 压力曲线 → 算法复刻 → 关卡迭代”方向是成立的，但比较偏传统人工方式
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- 对创新组来说，更重要的是**思考如何把这些人工经验转化为 AI 工作流资产**，例如：
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- 竞品拆解模板
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- 关卡参数化表达
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- AI 生成配置
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- 自动化测试
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- 数据回流
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- 复盘报告
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**休闲 IAA 的价值在于周期短、系统相对可控、容易形成闭环，适合训练小团队从创意、设计、代码、美术、配置、广告点、埋点到复盘的端到端能力**
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### 搭建创新组长期工作区
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**战略研究部创新组长期工作区**：/Users/dianchu/projects/strategy-innovation-lab
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后续创新组相关工作都应在这个目录下沉淀，包括：
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- 休闲 / 超休闲 IAA 游戏与 AI 管线
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- Claude Code / OpenClaw / Cursor 等全栈 AI 开发工作流
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- 自动化游戏分析工具
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- AI 原生游戏 Demo 与小型实验
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- 内部研究报告
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- 创新组会议纪要、日报素材、阶段复盘
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- 可复用模板、SOP、Prompt 与上下文资产
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### 了解超休闲 / 休闲 IAA 方法论
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在了解后整理了一份内部指南，帮助创新组建立对休闲 / 超休闲 IAA 游戏的基础理解，核心内容包括：
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点击查看详情：超休闲游戏关卡设计与AI管线内部指南 — 战略研究部创新组
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### 对当前二合类 IAA 任务的思考
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二合类不是最轻量的方向。如果只想验证关卡生成算法，排序类更合适；如果想让单人策划用 AI 完成一个更完整的 IAA 产品闭环，二合类更合适。二合类的优势在于：
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- 生成器
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- 订单
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- 广告点
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- 美术
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- 测试与复盘
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- 订单配置
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- 生成器配置
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- 广告点配置
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- 埋点事件配置
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- 二合类天然需要成组物品图标
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- 可以训练 Prompt 模板、风格统一、批量生成、筛选、命名、导入工程等流程
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- 不只是做一个玩法，而是要形成“合成 → 订单 → 奖励 → 广告点 → 埋点 → 复盘”的完整链路
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但它的风险也更高：
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- 系统数量多，单人开发容易失控
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- 合成链、订单节奏、生成器产速之间需要平衡
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- AI 能生成模块，但不能自动保证体验成立
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- 美术虽然有成熟 AI 工具，但风格一致性和辨识度仍要人工判断
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- MVP 边界不能锁死，但必须阶段性收口
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点击查看详情：二合类 IAA 产品项目作为创新组全栈 AI 开发切入点的适配性评估 — 战略研究部创新组
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### 对创新组管理的启发
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不能只看单个项目成败，而应该看多个同学独立开发项目后形成的横向对比价值。因为每位同学都是独立使用 AI 做一个项目，所以真正有价值的不是简单比较“谁的产品更好”，而是比较：
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- 谁的 AI 编排效率更高
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- 谁的产品闭环更完整
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- 谁的配置 Schema、物品链、订单设计更可沉淀
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- 哪些失败原因是共性的
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- 哪些成功路径可以复制
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创新组的阶段复盘除了产品展示，还应该重点进行 AI 工作流复盘。包括但不限于：
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- Prompt
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- 工程骨架
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- 美术生成流程
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- 埋点模板
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