Evilom
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2026 0702日报-韦译
Source: https://feishu.cn/docx/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