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XSLbwPupjirPeekMJOLcx9FdnRf

Source: https://dianchukeji.feishu.cn/wiki/XSLbwPupjirPeekMJOLcx9FdnRf

1.工作内容概述

• 跟刘鹏讨论学习数值调研拆解的方法，总结成一套流程
• 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
• 优化项目相关功能
  • 物品/生成器换位功能
  • 未解锁的物品可选中

2.进度

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

- **之前自己摸索出的数值调研拆解问题是**
  - 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
    - 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。
  - 妄想一次性拆完所有数据，本质上是不可能的。
    - 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。
- **跟刘鹏讨论学习，总结后，梳理出以下核心思路和流程**
  - 核心思路

- 数值拆解流程 - 核心在于：人为总结规律、让AI建立数学模型

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

2.2.1 拆解目的

  - 研究订单的难度是如何定义的
  - 如何编排设计订单的难度

2.2.2 人为总结规律

  - **订单的难度本质上是由合成成本来定义的**
    - 合成成本的统计单位：一次点击或一次体力消耗
      - 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。
    - 合成成本的计算单位：期望
      - 原因：涉及概率计算，需要用期望来进行计算
      - 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
      - 意义：
        - 一个订单的期望越大，代表难度越高
    - 计算公式
      - 设：
        - L = 目标物品等级
        - q = 目标物品数量
        - p = 该链条由生成器产出的概率
        - C = 合成成本期望
      - 单个目标物品：

C_item = 2^(L - 1) / p - 多个相同目标物品： C_item = q × 2^(L - 1) / p - 一个订单有 n 种目标物品： C_order = Σᵢ₌₁ⁿ ( qᵢ × 2^(Lᵢ - 1) / pᵢ ) - 订单的“真实难度” - 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。 - 编排设计订单难度的规律 - 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 - 猜想规律 - 订单难度有明显的大规律：波峰波谷规律 - 订单难度会周期性地波动，形成波峰波谷的形状 - 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 - 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 - 订单如果是新物品链的引导单，难度会不会有变化？ - 物品数量不一样，订单难度应该不一样 - 物品等级不一样，订单难度不一样 - 同一订单中，物品生成器来源越多，难度是否会越难？ - 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 - 高难度订单后难度急剧减少，即波峰后波谷回落很快 - 订单难度跟金币数量是否有关 - 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

2.2.3 AI用数据验证规律

  - 波峰波谷规律：成立。
    - 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。
    - 整体不是平滑爬坡，是“压力峰值 + 快速回落”。
  - 波峰爬升多个订单，下降少数订单：大体成立。
    - 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。
  - 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。
  - 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”。
  - 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。
  - 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。
  - 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。

2.2.4 建立数学模型

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 - 订单理论合成成本模型 - 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。 - 设第 i 个订单中有 n 个目标物品，则理论合成成本为： C_i = Σ(k=1..n) [ q_ik × 2^(L_ik - 1) / p_ik ] - 其中： - C_i = 第 i 个订单的理论合成成本期望 - q_ik = 第 i 个订单中第 k 种目标物品数量 - L_ik = 第 k 种目标物品等级 - p_ik = 第 k 种目标物品所属链条的生成概率 - 可以抽象理解为： 难度正比于：数量 × 2^(等级 - 1) × 1/生成概率 - 订单真实难度模型 - 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。 - 假设物品链是链条c，则真实合成成本为： C_real_i = Σ_c [ max(0, N_i,c - S_i,c) / p_c ] - 其中： - N_i,c = 订单在链条 c 上需要的1级等价物数量 - S_i,c = 当前棋盘在链条 c 上可抵扣的1级等价物数量 - p_c = 链条 c 的生成概率 - N_i,c = Σ [ q_ik × 2^(L_ik - 1) ]，其中目标物品属于链条 c - 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 - 难度分档模型 - 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 - 模型：B(C_i) = - 低压单：1, 0 < C_i <= 25 - 中压单：2, 25 < C_i <= 60 - 高压单：3, 60 < C_i <= 100 - 尖峰单：4, C_i > 100 注：c_i = 第 i 个订单的理论合成成本期望（即难度） - 目前的难度挡位分布： - 低压单：6 单 - 中压单：11 单 - 高压单：4 单 - 尖峰单：5 单 - 波峰波谷节奏模型 - 把订单序列看成多个“压力周期”。每个周期有： - V_t = 波谷难度 - P_t = 波峰难度 - a_t = 爬升订单数 - b_t = 回落订单数 - 爬升段模型： C_i = V_t + (P_t - V_t) × (r / a_t)^γ - 其中 - r = 当前订单在本轮爬升中的位置，r =0,1,2,... - γ >= 1 - 回落段模型： C_i = P_t - (P_t - V_(t+1)) × (d / b_t)^δ - 其中： - d = 当前订单在回落段中的位置 - δ >= 1 - 根据当前的数据经验，参数比较固定： - a_t ≈ 2 到 4 单 - b_t ≈ 1 单 - 字面可以翻译为：波峰通常慢慢爬升，波峰后通常快速下降 - 金币奖励模型： 该模型采用函数拟合法，直接计算 - 根据 26 单，金币和合成成本高度相关，线性拟合结果约为： G_i ≈ 4.88 + 0.205 × C_i - 其中： G_i = 订单奖励金币 C_i = 订单理论合成成本 - 有趣的是奖励效率不是恒定的。按难度档看： - 低压单：金币 / 成本 ≈ 0.43 - 中压单：金币 / 成本 ≈ 0.35 - 高压单：金币 / 成本 ≈ 0.31 - 尖峰单：金币 / 成本 ≈ 0.23 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 - 付费点压力窗口模型 - 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： - C_21 = 31.37 - C_15 = 53.33 - C_17 = 91.43 - C_18 = 51.43 - 成本均值：56.89 - 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 - 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。 - 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

2.3 优化项目相关功能

2.3.1 物品/生成器换位功能

  - 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

2.3.2 可选中未解锁的物品

  - 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

3.收获与反思

• 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。
  • 后续要提升对于数值规律的敏感度

4.下一步计划

• 调研拆解
  • 推进数值拆解和关卡拆解
  • 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）
• 优化
  • 在拆解调研的空余时间中，抽空优化相关美术资源
  • 优化功能
  • 修复bug

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
• 拆解调研任务 目标 核心任务 完成情况 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
  • ok——写拆解分析报告大纲
  • 对《浪漫餐厅》关卡/数值相关设计进行拆解分析
    • 实机记录数据（完成后才方便做下面的内容）
      • 需要反思如何改进
    • 学习数值拆解调研的方法
      • 研究AI建模分析的方法
      • ok—在网上学习数值调研拆解相关的方法
      • ok—向楚真日报学习
      • 问刘鹏
    • 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）
    • 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
    • 数值拆解方向
      • （核心）订单数值
      • 棋盘关卡
    • 需要结合订单刷新机制
  • 总结《浪漫餐厅》关卡/数值相关设计的规律
  • 总结二合类游戏设计的关键认知
  • 整理以上2点内容，进行内部分享
  • 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）

35%

• 上线前要完成的任务 目标 核心任务 完成情况 关卡和数值设计铺量
  • 对《浪漫餐厅》关卡/数值相关设计进行拆解分析
    • 需要跟之前的订单刷新机制结合起来
  • 总结《浪漫餐厅》关卡/数值相关设计的规律
  • 用AI生成并配置好类似规律的关卡和数值

30%

基础功能 - 文本提示信息框——完成 - 购买弹窗——暂时搁置 - 边缘系统

80%

商业化 - 上架微信小游戏 - UI适配（已经跑通流程，只需要再操作一遍） - 打包优化（已经跑通流程，只需要再操作一遍）

30%

更换新主题的美术资源 - 持续优化美术资源生成管线 - 目前还差 - 个人信息界面 - 剧情任务面板 - 思考问题 - 继续解决美术风格的饱和度问题和AI味道问题 - 物品链和生成器链考虑优化美术资源 - 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

95%

优化 - 手感调优 - 上线前测试找bug

40%

• 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