dc-docs/data/links/all_feishu_content.json

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  "date": "2026-06-02",
  "total": 113,
  "documents": [
    {
      "group": "创新组",
      "sender": "王雨默",
      "time": "2026-06-02 03:15:57",
      "url": "https://dianchukeji.feishu.cn/wiki/FYKlwX7D5ibbmSkaVMucgKAWnOe",
      "content": "日报-王雨默输入“/”快速插入内容2026.6.1-日报-王雨默​用户2965用户2965今天修改一.工作内容概述​•使用 AI 分析《佛系消消消》的资源分包加载机制，结合本地缓存、运行日志和 Addressables catalog 文件，解析出关卡分包对应的 CDN bundle 地址，批量拉取主线 33 个关卡资源包并完成解包解析，提取主线普通关卡 3296 关，连同双牛模式、方块模式，总计整理 4452 关独立关卡数据。​•优化关卡生成器逻辑，提升其产出交付合规关卡的稳定性​•参与AI游戏开发交流会​二.《佛系消消消》关卡数据提取​利用AI对手机本地的《佛系消消消》包体资源进行了逆向分析和提取，目标是获取游戏中的完整关卡数据，并理解其关卡文件组织方式和加载逻辑。​前期已经通过解包确认，主包中只内置了第一批关卡LevelPart01，后续LevelPart02-33并没有直接存在于本地包体中。后续继续通过逆向解包、日志分析、本地缓存检查和 catalog 解析的方式，最终整理出游戏远程关卡分包的真实下载链路。​1.试错过程概述​一开始尝试从几个方向直接查找关卡数据：​•逆向解包主包，搜索LevelPart02-33；​•检查本地缓存目录，寻找已下载的分包文件；​•尝试抓包观察游戏运行时的资源请求；​•直接猜测服务器接口或资源路径。​但这些方式都没有直接得到完整关卡。​主要原因是：​1.主包中确实只包含LevelPart01；​2.后续关卡通过远程资源分包加载；​3.微信小游戏网络请求存在加密，普通抓包方式难以直接看到完整资源地址；​4.直接猜测服务器路径容易出现 404 或参数缺失。​因此后续思路调整为：不再直接搜索关卡文件，而是先还原游戏的远程资源加载链路。​​2.最终提取流程​2.1逆向解包主包，确认资源不完整​首先对游戏主包和 Unity 资源文件进行逆向解包分析。​解包后发现，主包中确实存在部分关卡文本和配置表，例如LevelPart01、LevelJsonBatchMap、LevelId、DailyLevel等。​但同时也确认了一点：主包中只注册和内置了第一批关卡，后续LevelPart02-33并不在主包内。​这说明完整关卡数据不是一次性打进本地包体，而是采用远程分包加载方式。​​2.2分析运行日志，寻找 CDN 入口​确认主包中没有完整关卡后，下"
    },
    {
      "group": "创新组",
      "sender": "刘鹏",
      "time": "2026-06-01 22:44:23",
      "url": "https://dianchukeji.feishu.cn/wiki/PY6mwULmXiWbhEkpO3wcYjPCnrh",
      "content": "日报-刘鹏输入“/”快速插入内容2026.06.01日报-刘鹏​用户2416用户2416昨天修改一、工作概述​1.数值调研启动​2.对后续任务进行重新规划​3.优化了一下UI编辑​二、主要产出​2.1-数值调研启动​1.调研以剧情阶段为节点，记录对应的订单、棋盘空间、生成器状态如何变化？​2.量化订单的需求物品和产出、剧情的金币需求和产出、棋盘空间的格子状态、当前物品链的等级解锁状态以及生成器当前的等级和产出​3.汇总分析：最后将这些数据汇总，让AI读取分析，同时会尝试去找现成的二合数值模板，结合起来参考分析，与AI商定数值框架，并进行标准数据测试、跑测等检测实现效果，并根据结果进行调整，直到数据测试达标、实际跑测体验达标。​订单表​25%剧情表​25%棋盘空间表​25%生产器表​25%2.2-对后续任务进行重新规划​重新明确两周后以项目上线为具体目标，与AI商讨调整的具体方案细节，具体化量化每天的产出目标。​1.剧情系统你想要做到哪一档：有章节推进、角色对话、阶段目标、若干关键剧情节点​2.基础功能系统需囊括：设置系统、存档系统、公告、账号登录​3.美术范围做到哪一层：具体的美术需求文档，菜单界面、设置界面、登录界面等​4.音效需求：明确具体有哪些音效的需求，包括主BGM、合成音效、点击/按钮音效、生成器产出音效、订单提交音效、奖励获得音效、剧情弹窗/文本推进音等，生成具体需求文档​5.可上线的目标：能提测，具备正式资源和基础功能​​33%​33%​33%2.3-UI编辑优化​问题：​•随着UI功能逐渐增多，读取加载的方式会显著拖慢项目的启动时间，影响功能测试效率​•同时UI编辑场景和运行场景分离不利于直接观察实际项目真实的UI布局​改动：​•将UI编辑功能转移到实际项目场景，便于直接观察实际项目真实的UI布局，减少来回导参数的成本​•UI的布局缩放等参数直接在编辑器定死，不再走配置加载，提高了检测效率​•保留配置导出功能，保留项目的回档能力。​"
    },
    {
      "group": "创新组",
      "sender": "韦译",
      "time": "2026-06-01 22:44:11",
      "url": "https://dianchukeji.feishu.cn/wiki/PuiOw5HETi9pnekp6wlctOIvn0c",
      "content": "日报-韦译输入“/”快速插入内容260601日报-韦译​用户6299用户6299昨天修改1.工作内容概述​1.参与AI游戏开发问题交流会，整理笔记和收获​2.调研拆解《浪漫餐厅》的关卡设计和数值设计规律：今天主要拆解了前15单的一个棋盘摆放规律​3.基础功能线——修复bug：点击生成器生成物品后，图标会错位的问题​4.商业化线——学习cocos UI多分辨率适配方法，完成多分辨率的初版开发​5.调研二合类游戏的数值模型​2.进度​2.1 参与AI游戏开发问题交流会，整理笔记和收获​2.1.1 AI配表问题​▪设计具体数值和表格字段​•设计的时候，可以跟AI来讨论数值设计。​•人管数值大方向和体验，AI来输出具体的数值​▪配表部分配表部分​•核心：配表的时候，重点是确定性，AI不能出一点错误，出错问题很大​•方法​◦方法一（较为稳健）：AI出具体数值，人来配置，AI来检查​◦方法二：如果要AI来配，要保证准确性为100%​▪让AI用脚本来写入，不能直接填​▪原因：脚本是规范化程序，如果配得有问题，能够直接报错原因​▪不要让AI来配置表格的原因​•自己不去配表，全让AI配，整个表就是黑盒，很难排查问题​•AI配表还是有出错的概率，如果不是百分百对，就仍然有很大风险​▪源表格的选择​•yaml：ai好读好改，人好读，但不好改​•excel：目前这个阶段，还是尽量用excel​◦excel有mcp，AI也能直接改。但是最好不要让AI来配置表格​​🥥后续计划，根据以上学到的内容，改造自己的AI配表方案​2.1.2 AI编程问题​主要围绕架构设计展开​▪架构设计思路：​•架构和业务是要分开设计的,业务逻辑上要解耦,做成基于架构的设计的填空题​•架构设计在单一品类的游戏中，大概率是不变的，是具备高可复用性的。​◦案例：一套二合的游戏架构/mmo的游戏架构，能做很多个同类型的项目​▪设计架构的原则​•高可复用性：一个代码设计能够重复利用​◦例如：程序老师举的例子，在UI中只分层全屏弹窗、小弹窗、浮动组件3种UI。所有UI都能用这三种组件来构成开发。​•低耦合度：即各个系统互不影响，修改A系统不影响B系统​▪怎么学习和积累​•自己去网上学习相关内容​•找一款参考对标的游戏，自己设计一套架构，看看能否顺利复现，如果可以，就证明方向大概率是对的；如果不可以，则需要调整方向​•带着问题去拆"
    },
    {
      "group": "创新组",
      "sender": "王雨默",
      "time": "2026-05-29 23:22:06",
      "url": "https://dianchukeji.feishu.cn/wiki/EIWNwKjnIipmStkzIr1cd1kTnPf",
      "content": "日报-王雨默输入“/”快速插入内容2026.5.29-日报-王雨默​用户2965用户29655月29日修改一.工作内容概述​•尝试优化AI自动化关卡生成逻辑​•尝试优化自动化关卡截图分析流程​•体验《佛系消消消》，补充收集部分关卡样本，作为后续分析参考。​二.关卡生成逻辑优化​1.目前关卡生成痛点​目前关卡生成的主要问题集中在高维度关卡，尤其是10x10、12x12这类关卡。​之前的生成方式更偏向先随机生成区域，再通过反复尝试来筛选合适结果。这种方式在低维度关卡上还可以接受，但在高维度关卡上会暴露出几个问题：​•很多关卡虽然能生成出来，但并不是唯一解；​•有些关卡看起来结构正常，但玩家实际推理时可能无法稳定解出；​•通过随机微调区域边界来修复多解问题，成功率很低；​•部分备用生成路径虽然能产出关卡，但质量不可控，不适合作为正式发布内容；​•原本的难度评估比较粗，只能大致判断关卡是否可解，不能很好反映推理过程到底有多复杂。​也就是说，当前关卡生成的核心问题不是“能不能生成出来”，而是生成出来的关卡是否满足正式发布要求：​•答案是否唯一；​•是否能通过逻辑推理解出；​•难度是否符合预期；​•生成过程是否足够稳定。​​2.优化逻辑​本次优化的方向，是把关卡生成从“随机尝试”调整为“围绕发布标准进行生成”。​也就是不再单纯追求生成数量，而是先明确一套正式关卡必须满足的标准：​•必须只有一个正确答案；​•必须能通过逻辑推理完成；​•普通关不能依赖猜测；​•高维度关卡允许使用更复杂的推理方式；​•备用生成结果不能直接进入正式发布流程；​•关卡难度不仅看尺寸和区域数量，也要看实际推理过程。​同时，对求解器的评分逻辑进行了优化。之前更多是判断“这关能不能解出来”，现在进一步补充“这关是怎么解出来的”、“用了多复杂的推理步骤”。​这样后续就可以更准确地区分：​•简单关：通过基础排除就能解出；​•中等关：需要结合行、列、区域关系进行判断；​•高难关：需要多步推理或组合判断才能解出。​​3.优化步骤​3.1 调整正式生成入口​将正式生成流程切换到更适合保证唯一解的生成方式。​之前的生成方式偏随机，适合快速产出候选关卡，但高维度关卡容易出现多解。​新的生成方式会在生成过程中不断检查并排除错误候选，目标是更稳定地生成只有一个答案的关卡。​这样做的目的，是优先保证关卡的正确性，再考虑生成效率。"
    },
    {
      "group": "创新组",
      "sender": "刘鹏",
      "time": "2026-05-29 21:27:07",
      "url": "https://dianchukeji.feishu.cn/wiki/G5cPwiVSUiGzkrk2ZIzcP24hn0b",
      "content": "日报-刘鹏输入“/”快速插入内容2026.05.29日报-刘鹏​用户2416用户2416昨天修改一、工作概述​1.优化拓展UI编辑器功能​2.同步优化UI风格和素材​​二、主要产出​2.1-UI编辑器优化​2.1.1-修复配置缓存失效问题​•问题：编辑器导出参数后，运行 Play Mode 或重新打开编辑器场景时，部分UI 布局没有变化​•原因：参数不匹配，在调整功能/新增UIicon等操作时，AI会为相应的功能和Icon做配置适配，这时会调整底层的配置，有时会修改名称/配置路径导致在UI编辑器界面读取时会存在功能性错位，从而使得布局没有正常加载​•方案：UIConfig.cs添加[InitializeOnEnterPlayMode]重置静态缓存；BuildInScene()开头调用UIConfig.Reload()确保读取最新配置。同时在功能制作的workflow节点添加UI编辑器功能同步节点，快速修复UI的功能性错位。​2.1.2-新增 Sprite/Icon 路径导出​•问题：编辑器只导出布局参数（位置、大小），更换 Image 组件的 sprite 后不会写入配置​•方案：新增ExportSprites()+GetResourcePath()，从 Image 组件读取当前 sprite，解析出Assets/Resources/相对路径写入UILayoutConfig.json的\"sprites\"节。​•好处：支持可视化的UIicon快速调整，不用每次都让AI同步一遍​2.1.3-Layout Group固定布局改为自由定位​•问题：AI为了确保UI的稳定性，避免功能调整或分辨率调整时，同模块的UI错乱会添加Layout Group来约束同一模块的UI组件，导致组件布局不可自由调整，例如底部按钮（Backpack/Shop/Tasks）使用HorizontalLayoutGroup，Layout Group 强制管理子物体位置，在 Scene 中无法单独移动​•方案：去掉 Layout Group，每个按钮改为独立 anchor 定位，Export 时逐按钮导出 anchor/offset。编辑器和运行时同步修改​2.1.4-订单奖励区改为自由定位​•问题：由于奖励icon+文本是列表性的组件UI，是通过脚本来动态加载位置的，因此如果要修改时就需要采用单独的样"
    },
    {
      "group": "创新组",
      "sender": "韦译",
      "time": "2026-05-29 21:01:23",
      "url": "https://dianchukeji.feishu.cn/wiki/N4MdwTuQAiPyGRkHWJPcuyeInpf",
      "content": "日报-韦译输入“/”快速插入内容260529日报-韦译​用户6299用户6299昨天修改1.工作内容概述​1.基础功能线——使用自动化批量关卡生成方案，复刻《庄园合合》的关卡：目前能够完整复刻前15个订单，以及部分棋盘的物品摆放​2.基础功能线——给自动化批量关卡生成方案，做了一个skill来一键启动​3.基础功能线——增加调试面板​4.基础功能线：关于生成器和物品的一些新功能​a.完成剧情节点时，除了经验，还会发放物品/生成器奖励，发放的奖励会进入新增按钮​b.达到第五等级的生成器，能够生成副链的物品​5.商业化线——完成新手引导流程的开发​6.美术线——继续生成新增物品链条的美术资源​7.美术线——每日UI审美提升训练​2.进度​2.1 基础功能线——使用自动化批量关卡生成方案，复刻《庄园合合》的关卡：目前能够完整复刻前15个订单，以及部分棋盘的物品摆放​◦参考昨天调研的结果，将生成器、物品一一映射到本项目中​◦目前效果对比《庄园合合》​▪复刻了订单相关的数值，例如订单物品、订单奖励的金币​▪还原部分棋盘上物品的摆放位置（还有部分还没解锁）​▪复刻新手引导教程​2.2 基础功能线——给自动化批量关卡生成方案，做了一个skill来一键启动​◦这个skill的效果：能够让AI自动跑通自动化批量关卡生成的完整流程​"
    },
    {
      "group": "创新组",
      "sender": "王雨默",
      "time": "2026-05-29 00:09:28",
      "url": "https://dianchukeji.feishu.cn/wiki/BGn2w5h1Vi8LVWkSzwbcp4xKnNf",
      "content": "日报-王雨默输入“/”快速插入内容2026.5.28-日报-王雨默​用户2965用户29655月29日修改一.工作内容概述​•优化棋盘交互体验、优化提示系统逻辑​•修复广告按钮可以快速点击、重复发送广告请求的问题​•尝试使用 AI 调用现有关卡生成器 API，初步验证 AI 是否能够自动调用项目工具，并按照预设目标控制关卡难度曲线​•收集《佛系消消消》部分关卡数据，尝试使用 AI 对其进行结构化整理与分析，初步验证 AI 辅助分析外部关卡设计的可行性​​二.AI生成关卡尝试​尝试使用 AI 调用现有的关卡生成器 API，进行自动生成关卡的初步测试。本次测试的重点并不是单纯追求最终生成多少可用关卡，而是验证 AI 是否能够理解并调用项目中已有的工具链，包括生成器参数配置、批量生成、结果校验、状态流转和资源导出等流程。​测试中，初步以 50 关为目标进行生成尝试，并按照预设的难度曲线进行规划。整体设计思路是每 5 关作为一个小波次，通过“逐步爬坡 + 阶段卡点”的方式，让关卡难度在前期逐步上升，同时在固定节点提供一定挑战。通过这种方式，可以初步验证 AI 是否能够不只是机械调用生成接口，而是根据关卡节奏目标组织生成参数，并尝试控制整体难度变化。​在生成流程中，也尝试加入目标难度参数，用于约束目标关卡的逻辑复杂度。AI 根据不同关卡阶段传入对应的参数范围，生成器再基于该范围筛选候选关卡。这样可以让生成流程具备一定的难度控制能力，而不是完全依赖随机生成结果。​本次测试中，AI 基本能够完成以下流程：​•根据预设关卡数量和难度节奏组织生成任务；​•调用现有关卡生成器 API 批量生成关卡；​•根据生成结果进行基础校验和筛选；​•将生成出的关卡状态流转到可发布状态；​•导出到游戏运行时使用的关卡资源目录；​•清理运行时不需要的推导记录、推导画像等冗余字段，降低资源体积。​​不过在测试过程中也发现，当前流程距离稳定自动化生成仍有一定差距。主要问题包括：​1.即使让 AI 负责设置生成参数，高维棋盘关卡的生成成功率仍不稳定，需要花费较多时间重试。​2.回退的生成算法虽然能够提高生成成功率，但对难度范围的控制较弱，导致生成结果波动较大。​3.部分预设难度区间过窄，当前生成器命中率不高，导致部分关卡需要大量重试，甚至出现生成失败的情况。​4.当前难度曲线更多是基于设计目标设定，后续还需"
    },
    {
      "group": "创新组",
      "sender": "韦译",
      "time": "2026-05-28 22:39:42",
      "url": "https://dianchukeji.feishu.cn/wiki/FVJ6w0RZFirH9tk7uA4ctqQTn1d",
      "content": "日报-韦译输入“/”快速插入内容260528日报-韦译​用户6299用户62995月28日修改1.工作内容概述​1.基础功能线——完善自动化批量关卡生成方案：目前能够跑通从关卡设计和数值设计开始，到AI配置的整个闭环​2.基础功能线——调研竞品《庄园合合》的关卡设计和数值设计：工作量比较大，预计还需要1天完成​3.基础功能线——根据目前调研出来的《庄园合合》的关卡和数值，使用自动化批量关卡生成方案，复刻到当前游戏中：目前遇到一些小bug，预计明日完成​4.基础功能线——新增物品合成链，满足游玩内容扩充的需求​5.基础功能线——新增生成器合并功能（之前不能合并）​6.美术线——生成新的物品合成链的美术资源​7.美术线——每日UI审美积累​2.进度​2.1 完善自动化批量关卡生成方案​◦新增了规则层自动落表功能：规则不再默认靠人工手写，改成由 AI 根据讨论结果生成规则层 YAML /配置，再交给算法校验。​◦新增了 chapter skeleton 自动生成功能：章节骨架不再要求人工先写，改成 AI 先生成章节骨架，再往下展开关卡。​◦新增了 slice 批量生成功能：AI 按章节骨架批量生成每个小关卡配置，而不是一关一关手工落表。​◦新增了自动校验功能：覆盖 schema 校验、引用合法性、交叉一致性、难度校验、供给校验、棋盘耦合校验等。​◦新增了自动修复 / 重生功能：校验不过时，不是直接人工返工，而是把错误报告回喂给 AI，让 AI 自​动修复或重生成。​2.2 调研竞品《庄园合合》的关卡设计和数值设计​◦目前的调研方法为：​▪我拆解并记录游戏中的关键数据和数值，列为表格​▪给AI游戏规则，让它用这些数据和数值去纸面模拟、数值推演​▪让AI总结这些数据和数值的规律​◦关键数据和数值记录​▪订单奖励金币​▪订单目标物品​"
    },
    {
      "group": "创新组",
      "sender": "刘鹏",
      "time": "2026-05-28 22:30:28",
      "url": "https://dianchukeji.feishu.cn/wiki/HVxhwFfM2idMx7kTiuBcgVBXnCb",
      "content": "日报-刘鹏输入“/”快速插入内容2026.05.28日报-刘鹏​用户2416用户24165月28日修改一、工作概述​1.完成UI编辑器细调功能​2.对现有订单、棋盘的UI和功能逻辑进行优化​3.优化了一下体验阶段参数生成器的流程逻辑​​二、主要产出​2.1-完成UI编辑器细调功能​2.1.1-开发目的​最后的百米冲刺：在早期使用AI完成UI布局时，发现AI能够通过识别草图/详细的描述来完成80%的UI布局，剩下的20%，要么需要非常精确的原型图，要么存在自然语言难以描述或描述困难繁琐的情况，例如单个订单的UI就包括人物icon、物品栏背景、物品格子、物品、提交按钮、奖励面板、奖励icon以及奖励数量等这些UI元素的位置、缩放和逻辑。纯使用自然语言或原型图来完成会比较费时间，且后续调整的时间成本也比较高，最快的办法自然是自己上手直接调，所以会选择制作这样一个功能，来完成细节的调整​2.1.2-主要功能​1.编辑调整：在 Unity 编辑模式下，借助Unity编辑器本身的UI调整功能，对视图窗口中的UI组件进行缩放、拖动等，直接把游戏里的整套 UI 搭出来。​2.快速配置：UI搭好后，可快速导出UI的配置参数，系统会把当前 UI 的位置、尺寸、间距、棋盘参数、部分缩放参数写回配置文件，快速完成配置同步，且可直接运行项目测试。​3.同步数据：由于共用同一套配置文件，每次重新打开配置窗口时，会自动按配置把编辑器界面重新搭出来，直接在现有的UI界面上改动，确保UI数据同步。​4.可配置：棋盘现在也支持通过配置控制，保留AI可直接通过修改配置来调整UI​包括：​◦棋盘区域上下位置​◦棋盘内部 padding​◦格子大小​◦格子间距​◦整组格子的起始偏移位置​2.1.3-运行状态​2.2-对现有订单和棋盘的UI以及功能逻辑进行优化​2.2.1-订单模块​1.订单提交物品过滤— 只有未被遮挡的物品才能用于订单判定和提交，半遮挡/全遮挡的物品不计入。​2.订单人物icon去重— 同时显示的订单不会出现相同的人物头像，从8个人物池中无重复抽取。​3.订单人物icon保持— 提交订单后，未完成的订单保留原有人物icon不变，只有新补充的订单才随机分配新人物。​2.2.2-棋盘模块​生成器合成和移动功能 —增加生成器的移动拖拽和同名合成功能。​2.3-对体验阶段参数生成器做了优化​项目​原"
    },
    {
      "group": "创新组",
      "sender": "王雨默",
      "time": "2026-05-28 01:20:32",
      "url": "https://dianchukeji.feishu.cn/wiki/Hv4uwS6U9iqN1skMIKIczOgAnKb",
      "content": "日报-王雨默输入“/”快速插入内容2026.5.27-日报-王雨默​用户2965用户29655月28日修改一.工作内容概述​•基本完成项目主要系统界面的多分辨率适配逻辑梳理与落地调整。​•尝试使用 OpenClaw 自动收集整理抖音平台上《佛系消消消》的关卡数据，并验证视频反向提取方案的可行性。​​二.多分辨率适配相关​经过一天的尝试、排查和反复验证，基本完成了当前项目各主要系统的 UI 适配逻辑梳理，包括局内界面、主菜单、碎片收集面板、结算弹窗、通用弹窗、背景层以及部分特殊交互节点的适配处理。​本次适配工作的重点不只是修复单个界面的显示问题，而是对项目整体 UI 结构进行了一次重新整理。由于早期 UI 制作阶段没有针对多分辨率适配制定统一层级规范，部分界面中背景、内容、按钮、弹窗、交互区域混在同一套节点层级中，导致后续适配时容易出现互相影响的问题。​因此今日在实际试错的基础上，基本完成主要系统的适配逻辑梳理与落地调整，并总结出一套后续可以继续沿用的 UI 层级规范和适配思路。​​1.最终确定的 UI 层级规范与适配思路​当前阶段确定的整体原则是：背景独立处理，内容按区域分组，交互节点单独维护，弹窗使用独立规则。​UI 层级规范​统一按照背景层、顶部区域、主内容区域、底部操作区域、弹窗层进行组织，不同层级分别承担铺满、展示、交互和覆盖职责，避免所有节点共用同一套缩放链路。​这种分层方式可以让不同类型的 UI 使用不同适配策略，避免背景、内容、交互和弹窗互相影响，降低后续维护成本。​​适配思路​•背景层：采用独立铺满策略，根据实际可见区域动态拉伸，保证不同屏幕比例下不会出现留白或裁切。​•普通 UI 内容：优先按照功能区域进行分组，例如顶部组、内容组、底部组。运行时主要调整分组容器的位置和缩放，尽量保留编辑器中已经确定好的子节点相对关系，避免代码逐个硬编码子节点坐标。​•棋盘网格、可点击格子等带有交互逻辑的节点：需要单独维护适配逻辑。此类节点不能简单跟随父级整体缩放，否则可能导致视觉位置和点击命中区域不一致。​•弹窗类 UI：不直接套用主场景适配规则。弹窗的目标是完整显示、居中展示和保证可交互，因此统一采用遮罩铺满、主体居中、超框缩小的方向。​​2.思考与复盘​通过今天的适配工作，比较明确地暴露出前期 UI 结构上的问题：如果一开始没有制定层级规范，后期再做多分辨率适"
    },
    {
      "group": "创新组",
      "sender": "刘鹏",
      "time": "2026-05-27 22:05:15",
      "url": "https://dianchukeji.feishu.cn/wiki/Qn6Cw8OgmiBohUkweYCcPnLpnLb",
      "content": "日报-刘鹏输入“/”快速插入内容2026.05.27日报-刘鹏​用户2416用户24165月27日修改一、工作概述​1.完成新手三步引导系统和单元测试系统​2.完成AI根据需求生成阶段性体验参数工作流​二、主要产出​2.1-完成新手三步引导系统和单元测试系统​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。​1.使用差异：​•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。​•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。​2.最终测试结论：​•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。​•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。​2.1.1-新手引导系统​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）。​要点：​1.配置驱动— 所有引导步骤定义在GuideConfig.json，每步包含：动作类型（click/drag_merge）、目标ID、高亮样式、对话文本、触发条件​2.三步流程— ①点击矿堆生产 → ②拖拽合并升级 → ③交付订单赚钱​3.条件触发— 不是无脑下一步，而是等条件满足（如棋盘上有2个同类物品）才显示合并引导​4.遮罩聚焦— 用四块黑色半透明遮罩把目标区域\"挖出来\"，强迫玩家只能点高亮区域​5.高亮动画— 两种效果：circle_pulse（呼吸缩放）用于点击目标，arrow_drag（来回移动指示器）用于合并操作​6.完成记录— 用 PlayerPrefs 存guide_completed=1，下次启动不再触发​7.可重置— 调ResetGuide()清除记录，下次 Init 重新开始​2.1.2-单元测试系统​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。​好处"
    },
    {
      "group": "创新组",
      "sender": "韦译",
      "time": "2026-05-27 22:01:25",
      "url": "https://dianchukeji.feishu.cn/wiki/Xd60wq12vi5tAUkx1NmcZdE4nrc",
      "content": "日报-韦译输入“/”快速插入内容260527日报-韦译​用户6299用户62995月28日修改1.工作内容概述​1.基础功能线——实现自动化批量关卡生成方案的完整流程：目前能够完成跑通关卡自动生成的流程，每个流程步骤都可以追溯​2.基础功能线——优化UI：​a.优化了局外主界面的UI和局内游戏界面的UI。参考《浪漫餐厅》，去除了多余的信息​b.给关键UI信息、功能按钮生成了统一的美术资源底图​3.美术线——针对提升UI审美，搜集了一些UI设计网站，后续进行针对性地审美提升练习​4.整理出了问题清单​2.进度​2.1 实现自动化批量关卡生成方案的完整流程​◦当前的进度：目前能够完成跑通关卡自动生成的流程，每个流程步骤都可以追溯​👍•关卡自动生成的流程​第一步：人工与 AI 讨论规则层目标和体验原则​第二步：AI 写规则层配置，算法自动校验与编译​第三步：人工与 AI 讨论章节体验方向​第四步：AI 拆解每一章为多个小关卡（slice），并配置好关卡数值​第五步：算法校验、打报告、过滤不合格项​第六步：AI 根据错误与报告自动修复​第七步：人工查看数值、说明、风险报告，并进入试玩验收​🥥目前的整个流程都是在codex中跑通的，切换到任意的agent编程工具，都可以跑。后续计划做成skill或者workflow​◦以下举例​▪第一步：人工与 AI 讨论规则层目标和体验原则​▪第二步：AI 写规则层配置，算法自动校验与编译​▪第三步：人工与 AI 讨论章节体验方向​▪第四步：AI 拆解每一章为多个小关卡（slice），并配置好关卡数值​▪第五步：算法校验、打报告、过滤不合格项​▪第六步：AI 根据错误与报告自动修复​▪第七步：人工查看数值、说明、风险报告，并进入试玩验收​•这个是由人来完成并反馈的​"
    },
    {
      "group": "创新组",
      "sender": "王雨默",
      "time": "2026-05-27 00:30:53",
      "url": "https://dianchukeji.feishu.cn/wiki/Y42iwXAsXigSyfkF6bXc5UkLnyb",
      "content": "日报-王雨默输入“/”快速插入内容2026.5.26-日报-王雨默​用户2965用户29655月27日修改一.工作内容概述​•产出剩余系统所需美术资源，并完成项目内替换​•学习 Cocos 多分辨率适配方法，理解 Canvas、Widget、UITransform 等相关组件的作用，并初步对部分界面尝试进行适配调整。​​二.多分辨率适配知识梳理​1.多分辨率适配原理思路​多分辨率适配并不是单纯地把 UI 等比例缩放到不同屏幕上，而是要在不同设备宽高比下，保证核心内容可见、界面布局稳定、交互区域合理，并尽量避免 UI 被裁切、留黑边或位置错乱的问题。​Cocos 中多分辨率适配的核心，可以理解为“以设计分辨率为基准，在真实设备屏幕上重新映射显示区域”。​设计分辨率相当于开发时使用的一套标准画布尺寸，例如按照1080×1920来搭建界面。但在不同的设备下，屏幕分辨率和宽高比并不总会保持统一，因此运行时需要根据设备屏幕尺寸，对 UI 进行缩放与布局调整。​Cocos 的 Canvas 会基于设计分辨率和当前设备屏幕尺寸，计算 UI 在真实屏幕中的显示区域与缩放关系。​适配中比较关键的是 Fit Width 和 Fit Height。它们本质上决定了设计分辨率如何映射到真实屏幕，不同组合会影响 UI 的缩放比例和最终可视区域。​•Fit Width：优先保证设计宽度与屏幕宽度匹配，适合宽度方向布局较敏感的界面。​•Fit Height：优先保证设计高度与屏幕高度匹配，适合高度方向内容较重要的界面。​•组合使用时，需要结合实际设备比例进行验证，避免出现内容过度缩放、边缘留白或局部裁切。​因此，实际项目中不能对所有界面使用同一种适配策略。背景类资源更关注铺满屏幕，必要时允许边缘裁切；核心玩法区域、按钮和交互内容则更关注完整可见和布局稳定。而且不能只看某一种分辨率下的表现，而是需要同时考虑窄屏、宽屏、全面屏、平板等不同设备比例下的显示效果。​48%52%​​​2.相关节点与组件理解​Canvas​Canvas 是 UI 适配的基础节点，主要负责整体显示区域和缩放策略。通常 UI 节点都会放在 Canvas 下，由 Canvas 统一管理它们在不同分辨率下的显示。​在项目中，Canvas 更适合处理“整体层级”的适配问题，例如：​•当前界面以什么设计分辨率为基准；​•整个 UI 是"
    },
    {
      "group": "创新组",
      "sender": "刘鹏",
      "time": "2026-05-26 22:30:51",
      "url": "https://dianchukeji.feishu.cn/wiki/CDoOwO5ppif43Ak6Lx9cWGMensf",
      "content": "日报-刘鹏输入“/”快速插入内容2026.05.26日报-刘鹏​用户2416用户24165月26日修改一、 工作概述：​1.对项目进行打包，在开发者工具上测试广告系统​2.完成测试埋点，并能够正常接入Game Analytics平台进行数据同步​3.探索新的AI agent工作模式——WorkFlow​二、主要产出​2.1-项目打包与广告系统测试​目前已完成项目打包，并在微信开发者平台完成了项目运行测试​测试结果：​1.项目可正常完成微信小游戏的转包，并且可在开发者平台正常运行​2.可正常完成广告播放（真实广告需要后续接入广告位测试）和基础的玩法交互，无报错​3.UI存在适配问题，部分UI存在布局位置不对的情况，主要是引擎和测试机的分辨率存在差异，需要在引擎端做动态分辨率UI适配。​2.2-测试埋点与GA平台测试数据同步​核心实现​•7 个埋点事件：game_start、merge_success、order_complete、ad_trigger、ad_complete、generator_click、session_end​•Provider 架构：IAnalyticsProvider接口 +ConsoleAnalyticsProvider（本地日志）+GameAnalyticsProvider（GA 平台）​•GA SDK 7.10.6：本地包引用，WebGL 平台 Keys 通过GASetup.cs编辑器脚本配置​微信小游戏适配​•crypto-polyfill.js— 补全微信环境缺失的 crypto API​•local-server.js— 本地 HTTP 服务器提供 >30MB 资源包​•post-export-local.ps1— 每次导出后自动修补 DATA_CDN、注入 polyfill、关闭 urlCheck​•微信开发者工具代理设置为\"使用系统代理\"，确保 GA API 可达​数据验证​GA 后台 Real-time 已确认收到同步数据，埋点链路完整打通。​微信开发者工具运行结果​33%GA后台数据​​33%GA图表数据​33%2.3-WorkFlow探索​•最近了解一个新的AI工作模式，叫“claude code work flow”，作用是让claude严格按预定好的工作流节点去做完成任务，不会忘记执行步骤，可复用性强，并且支持可视化编"
    },
    {
      "group": "创新组",
      "sender": "韦译",
      "time": "2026-05-26 22:09:01",
      "url": "https://dianchukeji.feishu.cn/wiki/SuymwQjFYimgnRkZRePcIW0PnWe",
      "content": "日报-韦译输入“/”快速插入内容260526日报-韦译​用户6299用户62995月26日修改1.工作内容概述​1.基础功能线：完成UI的重构，总结了踩坑经验​2.基础功能线：实现关卡剧情推进​3.基础功能线：实现自动化批量关卡生成方案的部分，目前能够生成第一批关卡进行游玩​4.商业化线——接入数据埋点：熟悉并且理清了GameAnalytics平台的操作流程，能够把接入的事件埋点展示成可视化图表​2.进度​2.1 完成UI的重构，总结了踩坑经验​2.2 实现关卡剧情任务推进​◦目前实现的功能​▪可配置剧情任务​▪玩家可消耗金币完成剧情任务，获得奖励（目前奖励暂时配置的是经验，后续会配置物品和合成器）​▪可以在局内主场景中点击剧情按钮触发，也可以在主界面点击剧情任务触发​2.3 实现自动化批量关卡生成方案的部分，目前能够生成第一批关卡进行游玩​以下这方案是怎么自动化批量生成的​◦3个核心概念：​▪《浪漫餐厅》的长关卡主棋盘​•玩家始终在同一张主棋盘上玩，不切棋盘，不是一关一关地跳。变化发生在“这一阶段让玩家做什么、解锁什么、承受什么压力”————所以不能按照传统的关卡制度来划分关卡，而应该定义Slice​▪Slice​•slice 可以理解成“长关卡里的一个推进片段”。它不是一关新地图，而是这张主棋盘上的一个阶段控制单元。​•一个 slice 主要定义 4 件事：​◦这一段对应哪些订单​◦这一段允许哪些物品链/生成器参与​◦这一段对应哪段剧情推进​◦这一段的定位是什么，比如 intro新手关 reward 奖励关​▪方案一和方案二的分工​•方案一：关卡设计模板化与数值规律化方案​◦定义规则：也就是“slice 应该怎样被设计出来”​•方案二：AI批量生成关卡执行方案​◦执行生成，AI按照slice的要求，生成具体要求，配置数据到游戏中​◦自动化生成关卡的流程​▪先人工定义章节目标：首章要做成一个 20 个订单的长关卡阶段。​▪方案一把章节拆成 slice​•不是直接设计 20 个孤立订单，而是先决定：​◦要分成几个 slice​◦每个 slice 承担什么节奏职责​◦每个 slice 对应什么剧情推进​▪方案二根据这些 slice 去生成具体内容​"
    },
    {
      "group": "创新组",
      "sender": "王雨默",
      "time": "2026-05-26 00:17:36",
      "url": "https://dianchukeji.feishu.cn/wiki/Mx4SwTP4HiQNISkrygQcGk9jnIe",
      "content": "日报-王雨默输入“/”快速插入内容2026.5.25-日报-王雨默​用户2965用户29655月26日修改一.工作内容概述​•皮肤面板、碎片收集面板UI美术资源产出、替换​•修复替换过程发现的一些缺陷与bug​•了解Claude Code Workflow功能，并尝试用其进行完整的项目代码审查、修改、验证任务。​​二.Claude Code Workflow 相关​1.概念​Claude Code Workflow 是 Claude Code 最近更新的一种面向复杂开发任务的流程化执行方式。它通过阶段拆解、任务委托、能力复用和验证闭环，将 Claude Code 从“单次回答问题”扩展为“持续推进任务”的开发协作模式。对于代码审查、项目整改、批量重构、测试补充、自动化验证等任务，Workflow 能够提供更清晰的执行路径和更稳定的过程控制。​2.启用方式​1.确保Claude Code版本大于等于v2.1.147​2.终端命令行输入:​◦macOS / Linux / WSL / Git Bash：export CLAUDE_CODE_WORKFLOWS=1​◦Windows CMD：set CLAUDE_CODE_WORKFLOWS=1​◦Windows PowerShell：$env:CLAUDE_CODE_WORKFLOWS=\"1\"​3.启动Claude Code，使用ultrawork关键词，即可使用Claude Code的Workflow功能​字体变为彩色即为成功​3.尝试记录​项目框架分析​尝试使用 Workflow 对项目进行整体代码框架分析。接到需求后，Claude Code将 Workflow 拆成了三个阶段：​•Structure 阶段：分析项目结构、核心模块、依赖关系​•Quality 阶段：并行分析代码质量、错误处理、可维护性​•Report 阶段：生成综合分析报告​从执行过程来看，Workflow 会按照预设阶段依次推进。Structure 阶段先分析项目结构，完成后再进入 Quality 阶段，最后生成 Report。​完成后，给出了项目概述以及发现的主要问题。从这次分析可以看到，Workflow不会只停留在单点分析，而是能够把结构、质量、问题、建议整合成一个完整结果。​"
    },
    {
      "group": "创新组",
      "sender": "韦译",
      "time": "2026-05-25 22:30:17",
      "url": "https://dianchukeji.feishu.cn/wiki/HuUIwA39fi3UsqkdfhTcE9hRnde",
      "content": "工作内容概述​1.修复UI严重卡住开发进度：今天使用Claude修改UI，但是错误很多，严重拖延了今天的开发进度，对此进行了一波反思​2.自动化批量关卡生成方案较为复杂，今天仍然在跟AI讨论。预计明天进行实现，生成第一批关卡​3.基础功能线：完成体力限制的生成器生成机制​4.基础功能线：新增动画——完成订单时，订单缩小并退出​2.进度​2.1 修复UI严重卡住开发进度​◦修复情况：​▪今天把原来的棋盘从7x7修改为7x9，对标浪漫餐厅。​▪但是棋盘变高，超出了原有大小。所以我希望对棋盘的位置进行微调，但是棋盘格子无法在编辑器的预览界面中进行预览。​▪于是我让Claude在编辑器预览中，新增棋盘格子节点，绑定游戏内的棋盘格子。但是效果很差。​•棋盘格子的美术样式跟之前的相比，差距很大，不美观​•同时claude修改后，bug非常多，整个游戏无法进行游玩。经常是改了A就会出现B，改了B就会出现C。整体开发效率非常低。​"
    },
    {
      "group": "创新组",
      "sender": "刘鹏",
      "time": "2026-05-25 22:29:38",
      "url": "https://dianchukeji.feishu.cn/wiki/KoXGwnkJaiO7q8kah6WcAGmvn0l",
      "content": "日报-刘鹏输入“/”快速插入内容2026.05.25日报-刘鹏​用户2416用户24165月26日修改一、工作概述​1.在原型图UI框架基础上尝试导入包装素材进行UI配置测试​2.完成合并的反馈的效果优化以及订单列表滑动显示功能​3.完成项目接入广告的功能实现和验证​二、主要产出​2.1-导入包装素材进行UI配置测试​在完成基础原型图的基础上，尝试导入UI素材，并让claude自行按照ID对应界面中已经存在的UI进行配置，精确度在90%以上，主要受到命名规则的影响，以及素材ID和UI的ID数量是否一一对应。​2.1.1-以下是两种错误判定的具体情况：​1.素材ID和组件ID无联系/联系较弱，例如：素材命名为board，但组件中存在多个board，例如cell_board、order_board等，则AI极大可能无法进行精确配置​2.素材ID和UI的ID数量不是一一对应的，例如UI组件有一个character配置，但素材中有多个character，可能出现配置错误，多个UI组件对应少量素材配置时，只要名称对应，通常不会有错。​2.2.2-避免方法：​1.精确命名，在Schema中统一好命名的规则​2.输入系统提示词，让AI在配置时遇到多对一情况时，询问处理方式，避免其自行决断导致配置出错。​​2.2-完成合并的反馈的效果优化以及订单列表滑动显示功能​实现物品点击和合并后的缩放功能，提供明显的操作反馈，同时增加订单列表的滑动功能，随着后续合成链数量增多后，可适配更多的订单显示需求，同时同一时间显示的订单数量控制在3个，减少多订单目标对用户的信息干扰。​​2.3-完成广告系统的开发和功能验证​2.3.1-广告触发调用流程​广告位配置（3个）​触发入口​1.自动触发TryTriggerAd(placementId)​◦OnStaminaChanged→ 体力≤0时触发ad_generator_speedup​◦OnBoardWarning/OnItemPlaced→ 棋盘接近满时触发ad_clean_board（当前已暂停）​2.主动请求TryRequestAd(placementId, onWatched, onSkipped)​◦由业务方（如订单提交）手动调用，传入成功/跳过回调​◦用于ad_order_multiplier​触发保护机制​•冷却时间：触发后 30s /"
    },
    {
      "group": "创新组",
      "sender": "王雨默",
      "time": "2026-05-23 00:57:23",
      "url": "https://dianchukeji.feishu.cn/wiki/Bf4mwuFU9in51RksjDDc5Fdgnag",
      "content": "日报-王雨默输入“/”快速插入内容2026.5.22-日报-王雨默​用户2965用户29655月23日修改一.工作内容概述​•参与工作流分享汇报​•继续产出UI资产，完善局内界面美术表现，已完成各模式玩法局内主界面的资产替换，以及棋盘单元格资源替换；​•同步优化细节表现，增加单元格交互震动功能​​二.通用性资源生成与九宫格复用尝试​在继续产出局内 UI 资产的过程中，发现部分按钮、底板类资源存在尺寸相近、风格相似的问题，浪费空间，因此开始尝试将这类素材抽象为通用底板资源。​核心思路是：​•尽量去除强绑定内容，比如复杂纹路图案、不可复用装饰等；​•保留通用的边框、底色、材质等；​•可以通过九宫格拉伸适配不同尺寸；​•让同一张资源可以应用到按钮、面板、棋盘单元格或其他 UI 容器中。​这样做的好处比较明确：一方面可以提升资源复用率，减少不同尺寸、不同场景下重复生成相似资源的情况；另一方面也能降低包体大小压力，避免大量近似 UI 资源同时进入项目。​​​三.Codex 内置生图工具的小规模角色资产测试​尝试使用 Codex 内置生图能力进行角色类资产绘制，主要测试方向是小规模角色资产的生成效果。​从目前结果看，Codex 在这类任务上有几个比较明显的优点：​•对简单明确的角色需求理解较好；​•在美术风格有明确规范下，风格一致性保持较好，产出效率高；​•生成结果经过去背景、切分、压缩处理后，即可进入项目资产库。​从流程上看，这种方式比较适合用于小规模资产补充，而不是一次性生成复杂界面或大量强结构化 UI 元素。​给Codex的参考图​55%与其聊天确认形象方案​45%皮肤入口icon​提示道具icon​23%抽奖入口icon​揭示道具icon​24%个人信息icon​清除标记icon​24%坐标显示icon​29%​四.后续计划​•产出剩余各系统界面、弹窗界面的美术资产，并完成替换​•持续优化细节表现​•体验《佛系消消消》，总结其关卡设计、节奏控制与投放思路；​•基于体验结果重新生成并配置关卡，必要时扩充关卡编辑器功能。​•持续进行真机测试，排查平台适配问题​"
    },
    {
      "group": "创新组",
      "sender": "韦译",
      "time": "2026-05-22 22:39:12",
      "url": "https://dianchukeji.feishu.cn/wiki/DcOkwuOj6iPvdWkaFD1clKuRnAB",
      "content": "工作内容概述​1.基础功能线——完成w2要求的初版关卡和数值设计，玩家能够正常游玩前20个订单​2.基础功能线——研究自动化批量关卡生成方案​3.商业化线—— 广告接入：尝试在开发者工具中进行广告测试，但是遇到资格问题​4.商业化线——接入数据埋点：跑通了游戏数据分析平台 GameAnalytics的流程，大部分埋点成功生效并显示​5.基础功能线——按玩家成长进度解锁生成器，通过新增按钮添加生成器到棋盘中​6.在接入微信开发者工具时测试广告时，发现切换分辨率后，UI会乱。调查后发现是之前的UI开发不规范导致的，目前正在重构UI​2.进度​2.1 基础功能线——完成w2要求的初版关卡和数值设计，玩家能够正常游玩前20个订单​◦根据w2-1要求的数值，设计了一批初始的订单，难度逐步提升​◦同时，后续新增了根据玩家进度解锁新的生成器的功能，整个玩法循环初步建立起来​▪通过二合交付订单——>金币增长——>解锁新的生成器——>解锁新的物品链，能够二合新的物品——>能够交付高难度的订单​2.2 基础功能线——研究自动化批量关卡生成方案​◦跟AI讨论了比较长的时间，主要从以下几个需求来设计整个方案​▪尽量减少人工的参与度​▪使用算法来生成关卡​▪使用AI来配置关卡数据​◦整个自动化批量关卡生成方案的设计如下​​人工设计关卡模板​↓​算法参数化生成关卡​↓​通过脚本、算法，计算关卡难度​↓​AI 辅助生成 / 修改 YAML 配置​↓​Schema + 构建脚本校验​↓​人工试玩验收​​◦这样设计的优势：人工来把握保证关卡设计的大方向不跑偏，但是通过算法生成+AI配置+人工校验​2.3 商业化线—— 广告接入：尝试在开发者工具中进行广告测试，但是遇到资格问题​◦经过调研和实践，发现如果想测试广告位是否生效，必定需要广告位ID。但是只有微信流量主才能申请广告位ID，而达成流量主的条件比较麻烦，需要小游戏至少有1000人的用户量。门槛较高。​▪通过跟网上的微信小游戏开发者交谈，如果想要测试广告位的话，可能需要去咸鱼二手平台上购买别人的流量主账号，否则就几乎只能等小游戏上架后获得1000用户量​▪后续打算尝试咸鱼购买账号这条野路子​"
    },
    {
      "group": "创新组",
      "sender": "刘鹏",
      "time": "2026-05-22 22:29:44",
      "url": "https://dianchukeji.feishu.cn/wiki/VCZAwd24fiQIHdk9nrdcKR9TnWg",
      "content": "日报-刘鹏输入“/”快速插入内容2026.05.22日报-刘鹏​用户2416用户24165月22日修改一、工作概述​1.完成订单系统和美术的基础包装​2.借鉴同组成员的工作流，对自身的原工作流做调整​​二、主要产出​2.1-完成订单系统和基础包装​2.1.1-订单系统：​订单系统运作逻辑​数据层：一个订单长什么样​OrderData.cs 定义了订单结构：​核心逻辑：OrderManager 做了什么​OrderManager.cs 是单例，负责全部订单逻辑：​1. 初始化时订阅棋盘事件​代码块​Plain TextBoardEvents.OnMergeSuccess → 记录玩家最高合成等级​2. 检查是否能交付（CanFulfillOrder）​遍历棋盘所有格子，统计每种物品数量，对比订单所需 — 全部满足则可交付。​3. 提交订单（TrySubmitOrder）​代码块​Plain Text检查能否交付 → 从棋盘移除对应物品 → 发放金币/经验 → 标记完成 → 刷新新订单​UI层：OrderUI 做了什么​OrderUI.cs：​•最多显示3 个订单卡片​•每张卡片布局：左侧人物头像 | 右上方奖励（金币/经验）| 右下方所需物品格子 + 交付按钮​•每0.5 秒检查一次棋盘状态，更新按钮可否点击（橙色=可交付，灰色=物品不足）​•点击\"交付\"→ 调用OrderManager.TrySubmitOrder​•订单完成后弹出奖励横幅（2.5秒后消失）​完整链路总结​代码块​Plain TextJSON配置加载 → ConfigManager缓存所有OrderData​↓​OrderManager.Init() → 根据权重+难度+前置条件 选出3个活跃订单​↓​玩家在棋盘合并物品 → OnMergeSuccess更新最高等级​↓​OrderUI每0.5秒检查 → 棋盘物品够了就亮起\"交付\"按钮​↓​玩家点\"交付\" → 从棋盘扣除物品 → 发金币/经验 → 标记完成 → 解锁后续订单 → 刷新列表​关键设计：订单解锁是链式的（UnlockOrderId），保证玩家按设计好的顺序推进内容。难度上限（最高等级+2）防止出现玩家根本做不到的订单。​待完善的功能：​1.订单的横向滑动和显示逻辑：目的是让游戏后期要显示多订单时，控制同时显示的数量，避免玩家目标混乱。​2"
    },
    {
      "group": "创新组",
      "sender": "徐锐",
      "time": "2026-05-22 19:22:14",
      "url": "https://dianchukeji.feishu.cn/wiki/RIhawaIYwiBGHak7YAVcaSapnTe",
      "content": "日报 徐锐输入“/”快速插入内容2026-05-22-日报 徐锐​用户2199用户21995月22日修改1. 工作内容概述​1.基础功能线——UI美术资源系统搭建——完成了UI美术资源管理系统的代码实现，建立自动化纹理加载框架​2.美术线——UI美术资源汇总表整理——输出了完整的UI美术资源需求清单（39项），按P0/P1/P2分级​3.探索新的AI工具——调研并测试了多款AI辅助开发工具，包括会议上其他同学提到的新的工作流等​4.美术AI生成探索——尝试使用AI工具生成游戏美术素材​2. 成果​2.1 基础功能线——UI美术资源管理系统搭建​背景：原有UI界面全部使用纯色 ColorRect + 文字占位，没有贴图资源管理机制，美术交付后需要大量手动改造。​实现方案：​模块​内容​UI资源汇总表​在《冰雪餐厅_美术资源汇总.xlsx》中新增\"UI美术资源\"Sheet，列出39项UI贴图需求，分为通用控件(common)、战斗界面(battle)、任务系统(task)、玩家信息(player)四大类，按P0/P1/P2优先级标注​UIAssets AutoLoad​创建scripts/ui_assets.gd全局单例，集中管理所有UI贴图路径常量，提供load_tex()自动加载 +try_set_tex()兜底降级机制——贴图存在时用贴图，不存在时自动回退到纯色/文字​引擎改造​修改main.gd（主界面背景/Logo/头像/资源图标/按钮三态）、battle.gd（棋盘底板/格子槽位/遮罩层/订单卡片）、task_system.gd（任务面板/进度条）、player_info_popup.gd（玩家弹窗/经验条）全部接入 UIAssets 系统​好处：美术只需将PNG放入对应目录，游戏即可自动加载，无需修改代码。​以下是临时生成的美术资源接入的表现效果​2.2 美术线——UI美术资源汇总表整理​输出了完整的39项UI贴图需求清单：​-通用控件 (common/)：背景、Logo、头像框、体力/金币/钻石图标、按钮三态（普通/悬停/按下）、等级徽章、弹窗背景等​-战斗界面 (battle/)：棋盘底板、格子槽位、隐藏/半透明遮罩、订单卡片、完成按钮、仓库面板​-任务系统 (task/)：任务面板背景、进度节点（已完成/当前/待完成）、开始按钮​-玩家信息 (pla"
    },
    {
      "group": "创新组",
      "sender": "徐锐",
      "time": "2026-05-22 11:00:22",
      "url": "https://dianchukeji.feishu.cn/wiki/SmxzwvhHOi0rk1kSXxmcMobGnGd",
      "content": ""
    },
    {
      "group": "创新组",
      "sender": "刘鹏",
      "time": "2026-05-22 10:59:53",
      "url": "https://dianchukeji.feishu.cn/wiki/MObLwsaWoirykyke8NXcFUlhnfd",
      "content": "工作进度总结-刘鹏输入“/”快速插入内容2026.05.22工作进度总结-刘鹏​用户2416用户24165月22日修改当前阶段完成的工作内容​后续工作计划​表格​​"
    },
    {
      "group": "创新组",
      "sender": "韦译",
      "time": "2026-05-22 10:57:59",
      "url": "https://dianchukeji.feishu.cn/wiki/YniYwtxAiiKqcmkmVM5clNxTnQf",
      "content": "工作流文档输入“/”快速插入内容工作流文档​用户6299用户62995月22日修改​"
    },
    {
      "group": "创新组",
      "sender": "王雨默",
      "time": "2026-05-22 00:21:29",
      "url": "https://dianchukeji.feishu.cn/wiki/ZVOVw5BCriBcUfkT1cFcOw3nnBc",
      "content": "日报-王雨默输入“/”快速插入内容2026.5.21-日报-王雨默​用户2965用户29655月22日修改一.工作内容概述​•使用生图工作流来产出美术资产，解决过程中遇到的问题​•完成主菜单美术资产产出，并在游戏内进行替换​•小功能点优化：补充关卡模式前期自动揭示逻辑、增加金币显示UI​•整理汇报内容​​二.生图工作流测试验证情况​今日主界面资源出图过程中暴露出多个问题，主要集中在复杂需求理解、图片尺寸控制和后处理质量上。​1.Agent Team 全自动流程仍无法应对复杂需求​原计划是通过 Agent Team 完成从需求分析、资源生成、拆分、后处理到入库的完整自动化流程。但实际执行中发现，当前流程在中间脚本调用、状态传递、工具接口使用等环节频繁出错。​比较明显的问题是：流程还没有真正进入高质量出图阶段，前置的脚本调用和任务编排就已经产生较多异常。这说明当前 Agent Team 流程的稳定性不足，如果继续强行推进全自动化，反而会放大试错成本。​因此今日将主流程调整为半自动逐模块流程，即：按模块拆分需求 → 单模块生成 → 人工确认 → 修正问题 → 后处理 → 入库​这种方式虽然自动化程度较低，但可控性更高。尤其是在复杂 UI 资源还无法稳定一次生成到位的阶段，逐模块处理能更快定位问题，也能减少整套资源返工的成本。待这套流程经多次测试，沉淀出稳定可复用的规范时，再考虑往全自动化方向发展。​​2.复杂 UI 界面 prompt 问题​对于元素数量较多、层级较复杂的主界面 UI，之前测试过程中使用的简单描述已经很难让 image2 准确理解需求。模型在处理复杂界面时，容易自行补充、重绘或改变元素结构，导致输出结果虽然风格接近，但具体布局、元素比例和资源样式与预期存在偏差。​在今日实际测试中，已经尝试让 agent 先对主界面进行结构分析：一方面输出需要拆分的 asset sheet 清单，另一方面同步给出各个元素的位置、尺寸信息。随后再将这些结构化信息提供给 image2 作为生成约束。​从测试结果来看，这种方式下，模型对整体界面结构的理解更稳定，生成出的资源在比例、布局关系和样式一致性上都有提升，能够更好地减少模型自由发挥带来的偏差。​这次尝试说明，复杂 UI 出图的关键并不只是加强风格描述，而是要让模型获得更明确的空间结构约束。后续可以将该方式沉淀为固定流程：先"
    },
    {
      "group": "创新组",
      "sender": "韦译",
      "time": "2026-05-21 23:13:47",
      "url": "https://dianchukeji.feishu.cn/wiki/AjK2wPpI7iOFo5kOImVcEe1WnNS",
      "content": "工作内容概述​1.调研接入抖音/微信平台的方案​2.基础功能线——对已有系统的优化——优化棋盘和订单系统的一些bug​3.W2线——广告接入—— 用Mock模式跑通广告位的全流程（预计明日进入微信开发者工具进行测试）​4.完成了整个项目配置方案的设计和实现，其中的重点是物品链schema的设计与实现。能够帮助后续使用AI批量生成关卡、关卡数值​5.基本程序策划工作流文档的编写，还差一点收尾（预计明日早上完成2个工作流文档的编写）​2.进度​2.1 调研接入抖音/微信平台的方案​综合二合项目本身的特点和各个平台的优缺点，调研了几个方案，最终选择综合的方案C：先上线微信验证技术，然后针对抖音玩家和算法偏好进行新一轮的美术包装和视觉反馈设计，再上抖音​​关于项目选择抖音平台还是微信平台接入的调研选择​2.2 基础功能线——对已有系统的优化——优化棋盘和订单系统的一些bug​问题​修法​订单最多只能承接5单，这5单还都是随机生成的，没有固定订单系统的数值设计​​新增 configs-src/orders/main_20.yaml 和对应 schema，通过这些配置，能够规范设计最多20单的订单数值：例如物品种类、物品数量​以前做完一批订单后，游戏容易没东西可做​出完再自动补下一批”，这样主棋盘不会断。​以前每单奖励都是固定的数值​现在每一单都能单独配金币奖励，前面简单一点，后面奖励和难度一起往上走。​以前生成器解锁是静态的​现在改成了“攒够金币、推进到剧情节点后，逐步解锁新生成器”，比如先开面包，再慢慢开饮料、甜点。​以前存档可能会把进度弄丢​现在把“做到第几单”和“已经解锁了哪些生成器”都存起来，退出再进不会回退。​以前按钮点了和实际状态可能对不上​​现在“新增”按钮会先判断有没有可解锁的生成器，再去生成物品，避免玩家点了没反应或者逻辑错乱。​2.3 W2线——广告接入—— 用Mock模式跑通广告位的全流程​目前能够完整跑通广告位的流程，后续只需要在微信开发者工具上，把当前模拟的假的广告，换成真实的广告API即可​2.4 完成整个项目配置方案的设计和实现​◦整个配置方案的设计：​​设计规则层：JSON Schema + Agent 生成配置内容时约束​↓ 约束​源配置层：YAML 配置表​↓ 构建脚本转换、校验、合并​运行时层：JSON 配置表​↓ Cocos 加载​游戏"
    },
    {
      "group": "创新组",
      "sender": "刘鹏",
      "time": "2026-05-21 22:35:51",
      "url": "https://dianchukeji.feishu.cn/wiki/F05nwzkQ0ioUxRkNaV8cEBvzn6b",
      "content": "日报-刘鹏输入“/”快速插入内容2026.05.21日报-刘鹏​用户2416用户24165月22日修改一、工作概述​1.完成前两天的方法论和提示词梳理沉淀​2.进行棋盘模块、生成器模块和合并模块的功能开发​3.尝试icon的批量生成和UI的成套生成​二、主要产出​2.1-前两天工作过程中的提示词和方法论的沉淀梳理：​对前两天前期验证和调研过程中产出的方法论和提示词进行梳理​主要包含模块：方向调研、策划案生成、Schema生成、美术icon和UI生成​文档链接：​AI提示词和方法论沉淀​2.2-棋盘模块、生成器模块和合并模块的功能开发：​2.2.1配置数据层与数据加载​目前尝试AI配置的提示词偏向硬性指标向的，如生成器生成范围为1~2级，遮挡的物品数量占比要超过50%等，目标是快速获得一个贴近主流产品如四季合合的功能表现，明天会尝试在此基地上，通过目标/体验指向来看AI是否能根据体验区配置参数，同时还会设置一个对照组，例如一开始就让AI以体验为目标直接配置的参数，检测保底标准对最终效果的可能影响​运行后加载配置​2.2.2棋盘模块 (BoardController)​棋盘初始化：​•根据BoardData.InitGridNum(49)计算7×7网格尺寸​•动态生成GridCell对象，自动设置正交世界坐标(居中排列)​•无Prefab时运行时生成白色方块Sprite + BoxCollider2D​初始布局填充 (PopulateInitialLayout)：​•读取BoardLayout.json的49条配置​•三种覆盖状态处理：​◦none→ 直接SpawnItemAt​◦half_cover→ 设置半遮挡状态 + ForceSpawnItemAt(物品可见但不可拖动)​◦full_cover→ 设置全遮挡状态 + ForceSpawnItemAt(物品不可见不可交互)​生成器放置 (SpawnGenerators)：​•以曼哈顿距离从棋盘中心向外寻找空格​•优先将生成器放置在最靠近中心的可用格子​"
    },
    {
      "group": "创新组",
      "sender": "徐锐",
      "time": "2026-05-21 21:57:45",
      "url": "https://dianchukeji.feishu.cn/wiki/Qad6w4jY9iweK5kggeCcLkifnIN",
      "content": "日报 徐锐输入“/”快速插入内容2026-05-21-日报 徐锐​用户2199用户21995月22日修改工作内容概述​1.项目系统完善与搭建：完成了游戏的基础循环，但在构建对话和建筑等级系统时遭遇了较大bug，只能先进行回退，后续再慢慢尝试。同时还初步导入了几个临时的图片素材进行测试，可以正常加载图片素材。​a.解决方法：后续将进一步拆分并细化对话系统与建筑等级系统的规则，将复杂功能拆解为多个独立模块，逐步描述并交由 AI 分阶段实现，以降低逻辑冲突与 Bug 出现概率。​2.游戏主题确定与素材生成尝试：初步决定使用冰雪餐厅作为主题，生成了一些图片，但一致性较差，让AI生成了一版提示语，后续再尝试生成​a.选择冰雪餐厅为主题的原因：一方面，《Whiteout Survival》等冰雪题材产品在海外市场热度较高，说明冰雪风格在用户审美与题材接受度上具备一定优势；另一方面，目前市面上的餐厅经营类游戏较少采用冰雪主题，因此希望通过“冰雪+餐厅经营”的结合做出一定差异化，在视觉氛围与题材方向上形成独特记忆点。​b.AI图片素材解决方法：后续将统一角色、场景、光影与配色等关键词描述，固定美术风格与视角设定，减少 AI 生成时的随机偏差；同时优先采用“同一套提示词迭代修改”的方式生成素材，以提高整体素材的一致性。​3.浪漫餐厅初始物品调研：调研了浪漫餐厅的棋盘初始物品并应用在了游戏中。​成果​1.项目开发进度​2.素材清单：​冰雪餐厅_二合游戏素材清单.md、​3.物品调研：​​4.​开发计划​心得体会​在本次项目开发过程中，我逐渐意识到，使用 AI 进行程序开发时，前期的需求拆分与规则描述比直接生成代码更加重要。尤其是在对话系统与建筑等级系统的开发中，由于一开始规则描述不够细致，导致 AI 对部分逻辑理解出现偏差，从而产生了较多 Bug。后续通过先让 AI 分析提示词中可能存在的边界问题、逻辑冲突以及理解不明确的部分，再逐步补充规则后，程序生成的稳定性明显提高，返工成本也有所降低。​同时，我也进一步体会到“模块化拆分”的重要性。相比一次性生成完整系统，将各个功能拆分为多个独立模块、逐步实现与测试，更容易定位问题并保证整体功能的正常运行。这种方式不仅降低了复杂系统开发时的混乱程度，也让后续修改和扩展更加方便。​在美术素材生成方面，我认识到 AI 生成图片虽然效率较高，但如果缺少"
    },
    {
      "group": "创新组",
      "sender": "韦译",
      "time": "2026-05-21 01:13:40",
      "url": "https://dianchukeji.feishu.cn/wiki/JY56wsBHniMVP6k7y7scQ4gUnOg",
      "content": "日报-韦译输入“/”快速插入内容260520日报-韦译​用户6299用户62995月21日修改1.工作内容概述​1.基础功能线——完成订单系统，包括2个小功能：订单交付按钮、对应物品的格子高亮​2.基础功能线——金币和钻石经济货币接入：配合订单系统需要，进行真实接入，不再使用假数据​3.W2线——广告接入​a.完成对广告接入的调研工作​b.目前正在用假数据尝试跑通触发广告的整个流程,预计明日能够跑通​4.美术线——UI优化：调整美化了订单系统的UI；对几个重要的按钮添加了icon图标​2.进度​2.1 基础功能线——完成订单系统​◦订单交付按钮：如果棋盘上凑够了订单所需物品，则此时在订单上显示完成按钮，玩家点击按钮后进行订单交付​◦对应物品的格子高亮：如果棋盘上的物品是订单所需的物品，则该物品的格子高亮，用于提示玩家​2.2 基础功能线——金币和钻石经济货币接入​◦接入真实金币和钻石数据，目前暂定经济货币绑定玩家的本地存档​◦每完成一件订单增加一定数量的金币，目前暂定每完成一件增加10货币​◦钻石目前还没做相关设计。开发成真实数据主要是为了购买额外奖励。​2.3 W2线——广告接入​◦调研：用多个AI工具，对cocos项目接入商业化广告项目进行了调研，得出几个方案​▪方案：​•A. 微信开发者工具模拟+工具内置广告模拟弹窗 （创建→show→onClose→发奖）​•B. 真机调试 + 测试广告位+微信官方提供测试adUnitId，能够跑通完整链路和真实广告样式​•C. Mock模式（自己封装假数据） 代码层模拟广告回调逻辑链路​▪结论：​•阶段1（现在）→ 方案C：Mock 模式跑通全流程​•阶段2（有AppID）→ 方案A：开发者工具模拟 +​•阶段3）（打包上线版本后）→ 方案B：真机调试 + 测试广告位​•阶段4（用户量足够后）→ 开通流量主 → 填入真实 adUnitId → 真机验证真实广告​▪主要卡点：​•真实广告API接入的门槛高：微信要求有1000个用户后才能开通流量主，获得adUnitId，才能接入真实的广告的API​•新的开发环境：上微信抖音平台需要接入微信/抖音开发者工具，这是另外一套没接触过的开发工具，需要探索学习​◦目前的进展​▪处于阶段1：目前尝试用Mock模式跑通广告位的全流程，今天已经完成接入广告前的流程，具体如下​•玩家二合后，有"
    },
    {
      "group": "创新组",
      "sender": "王雨默",
      "time": "2026-05-21 01:06:56",
      "url": "https://dianchukeji.feishu.cn/wiki/FMV0w4C8ai0oJXkxzhFcygeqnQB",
      "content": "日报-王雨默输入“/”快速插入内容2026.5.20-日报-王雨默​用户2965用户29655月21日修改一.工作内容概述​•搭建美术Agent Team，跑通多agent协作资产交付流程​•重新确认项目美术风格方向​​二.美术Agent Team搭建​当前项目在 UI 生图和资源交付过程中，已经不只是单纯生成效果图，而是逐步进入到“正式资产生产”的阶段。因此需要建立一套更稳定的多 Agent 协作流程，用来解决以下问题：​•正式资产交付​◦不只生成概念图或临时效果图，而是要能够输出可入库、可复用、可接入 Cocos 项目的资源文件。​◦资源需要经过切片、透明背景处理、命名规范、QC 检查等步骤，避免后续人工返工。​•控制美术风格统一性​◦之前单次生图容易出现风格漂移、细节不稳定、不同批次资源不一致的问题。​◦因此需要引入 art-director 角色，专门负责方向把控、概念审核和最终风格验收。​•支持后续功能拓展​◦除了生成图片资源，还需要配套完成资产管理、库存更新、配置文件生成等工作。​◦后续如果继续推进自动拼 UI Agent，也需要提前沉淀 layout JSON、资源清单、命名规范等结构化数据。​因此，这次搭建的目标不是单个生图脚本，而是面向正式生产的美术资源生成协作流程。​1.实现思路​本次将美术生产流程拆分为三个 Agent 角色，由主 session 进行统一调度和确认。​art-director：负责美术方向和风格验收​art-director 的定位是主美 / 美术总监，主要负责：​•根据项目已有的art_direction.md、style_anchors.md等文档分析美术方向；​•判断新需求是否符合当前项目视觉定位；​•审核 asset-artist 生成的 concept 图；​•检查 sheet 和最终资源是否存在风格偏移；​•根据asset_inventory.md判断是否已有资源可以复用。​这里特意限制 art-director没有最终决策权。它只负责提出审核意见，所有结果都需要汇报给主 session，再由主 session 展示给用户确认，避免 Agent 自行推进导致方向失控。​​asset-artist：负责资源生成、图集生成、切片和 QC​asset-artist 是实际执行生图和资源处理的角色，主要负责：​•根据 ar"
    },
    {
      "group": "创新组",
      "sender": "刘鹏",
      "time": "2026-05-20 21:45:20",
      "url": "https://dianchukeji.feishu.cn/wiki/IM5zwpPKUixJBUkninjccrl0njg",
      "content": "日报-刘鹏输入“/”快速插入内容2026.05.20日报-刘鹏​用户2416用户24165月22日修改一、工作概述：​1.AI绘制游戏内物品图片和UI的工具链验证​2.落地实施方案的具体规划确定​3.Schema生成标准化、细化。​二、AI美术的工具链验证：​1.基础物品icon绘制：豆包AI绘制透明背景的多格icon整图——>Image Splitter进行分块切割​优点：工具无额外使用成本，出图快，风格可控（采用同一风格的参考图生成，风格的可控率在90%，细节上会有一点小变动）​可提升点：出图结果的有效性目前比较随机，保底70%，主要受物品的知名度和特征明显程度、参考图的质量以及提示词的描述细致程度影响。提升的方向为物品选择时尽量选有明显特征和高知名度的物品。提示词尽可能详细的描述物体（可以使用AI生成对应物品的提示词描述），若对物品准确性要求不高可适当粗略的描述物体来进行抽卡操作，逐步提取合适的物品。参考图也尽可能选取清晰风格统一的图片（例如对标产品的界面高清图）​豆包AI绘画提示词：​结合参考的风格生成一套以下物品icon整图：​玉石矿屑​原生玉原石​雕花玉簪​平安扣玉佩​和田玉扳指​和田玉手链​冰种玉佛吊坠​冰种玉宽镯​青玉文房镇纸​瑞兽玉雕​帝王绿玉牌​满绿翡翠手镯​祥瑞玉如意​每个物品占据一个方形网格，每个网格大小相同。网格间用白线隔开，透明背景。​风格参考​32%产出结果​32%​图像分割​37%2.UI风格绘制工具（探索中）：Game UI，可以基于草图和文字描述生成某一品类的完整界面图片，并可直接提取出图片中的UI元素。​优点：风格统一，整套UI/界面出图快，界面元素完整度高​缺点：生图有成本，单次生图+拆分的价格为1.4元。无法直接对单个UI元素进行更改，只能进行整体界面的调整。后续持续探索与其他工具融合实现UI快速批量生产。​三、具体落地方案：​包装方案的确定流程为​画板项目主题：现代珠宝首饰​世界观概述：（天才设计师逆袭翻盘 + 手撕小人复仇爽感 + 女性独立搞事业崛起）​天才珠宝设计师曾凭借原创穿搭首饰风靡都市，却惨遭同行闺蜜背刺 —— 设计手稿被窃取、苦心经营的网红珠宝事务所被霸占、客源与物料尽失，最终落魄离场。沉寂后，她接手一间濒临倒闭的小众珠宝事务所，决心重振旗鼓，以两两合并原石、金银、水晶等基础物料制作各类日常穿搭首饰为起点，承接"
    },
    {
      "group": "创新组",
      "sender": "徐锐",
      "time": "2026-05-20 19:41:35",
      "url": "https://dianchukeji.feishu.cn/wiki/AqzvwhCH9iKYfbkQ5iacMuKJnMe",
      "content": "日报 徐锐输入“/”快速插入内容2026-05-20-日报 徐锐​用户2199用户21995月20日修改1.工作内容概述​1.美术AI工具调研与尝试：尝试了2D游戏素材生成，包括Holopix、Banana、SD等，生成了一批临时素材。​2.产品设计文档深化与临时配表：​◦检查并完善了昨日设计文档的初始框架。​◦针对二合（Merge）玩法的核心数值逻辑（如生成器产出概率、物品升级链条、体力消耗与产出平衡），设计并制作了第一版临时数据配表（Excel/CSV），便于后续框架开发​3.其他AI辅助工具横向尝试：​◦拓展尝试了除CodeBuddy之外的其他AI编程/全栈辅助工具（如Cursor、Claud等），在网络环境上遇到了一些问题，有些模型时需要外网环境才能使用，比如接入Codex的API后显示网络有问题，明天找程序帮忙解决。​成果​•美术临时资源：生成了一批临时Icon和UI素材，便于后续开发​•临时数值配表 v1.0：确立了基础物品合成树及产出概率表，为下一步原型注入动态数据做好了准备。​item.xlsx心得体会​•AI 辅助开发的广度与深度感知：在今天对 Cursor以及各类美术 AI 工具的调研中，我深刻感受到了当前 AI 工具的智能与强大。它们不仅能高效输出美术临时资产，在代码辅助和逻辑构架上展现出的理解力也十分强大。虽然目前在网络环境配置上遇到了一点小插曲，但这些工具在提高生产力、加速原型验证方面的巨大潜力毋庸置疑。在接下来的开发中，我会进一步挖掘并整合这些 AI 工具的优势，为项目提效。​明日计划​1.数据配表接入引擎：尝试将今天的临时数据配表导入正式开发环境中​2.美术资产替换：尝试将将今天生成的AI临时美术资产替换进游戏场景中，告别“白块”开发。​3.AI工具正式开发：其他AI工具的开发使用​​"
    },
    {
      "group": "创新组",
      "sender": "王雨默",
      "time": "2026-05-20 04:22:08",
      "url": "https://dianchukeji.feishu.cn/wiki/XRMpwLyT6i55YykYcZScuyRWnyh",
      "content": "日报-王雨默输入“/”快速插入内容2026.5.19-日报-王雨默​用户2965用户29655月20日修改一.工作内容概述​•修复碎片收集界面在真机测试过程中出现的“碎片显示异常”、“动画表现异常”问题。​•确认项目美术概念方向，尝试建立规范，在后续工作流中最大限度保证美术资产的风格一致性，​•Responses API 生图链路验证，UI 生图工作流方案收敛​​二.美术概念方向确定​1.抖音小游戏主流品类与美术风格分析​主玩法品类​代表方向 / 产品​常见美术倾向​核心优势​对项目的参考价值​IAA休闲 / 超休闲​抓大鹅、羊了个羊、拧螺丝、挪车、倒水排序、机关消除类小游戏​明快卡通；图标大而清晰；操作区域突出；道具入口明显；成功、失败、奖励反馈强​用户能快速理解玩法，适合短局体验、广告变现和短视频传播​可以借鉴其短局节奏、提示广告、通关反馈和分享挑战设计，但不能只做成安静的逻辑题界面​二合模拟经营​浪漫餐厅、四季合合、梦幻旅行、家园修复、餐厅经营、百货店经营​温暖治愈；生活化场景；低饱和暖色；角色亲和；UI 圆润；装修、收集、任务反馈较强​长期目标感和留存能力较强，能通过建设、收集、剧情推进维持用户动力​项目本身不是经营玩法，但可以借鉴其长期目标设计​塔防 / 射击 / 割草​向僵尸开炮、猎梦保卫战、生存类小游戏、末日防守类小游戏、割草 like 产品​高对比；战斗感强；怪物密度高；伤害数字和攻击特效明显；短视频素材表现力强​战斗爽感强，成长反馈明确，素材容易剪出刺激点​整体风格不适合项目，但可以借鉴其“强反馈意识”​中重度成长类​放置 RPG、SLG、卡牌、传奇、仙侠、末日生存等​角色立绘、装备、数值成长、基地/阵容/技能表现较重，视觉层级更复杂​付费深度和长期成长空间更强​项目不适合直接参考其美术体量，但可以少量借鉴成就、章节、收集和成长反馈，不应引入过重数值感​2.最终方向确定​基于前面对抖音小游戏主流品类和美术风格的分析，当前项目最终美术包装方向确定为：小鸡侦探社​该方向的核心并不是单纯将动物形象从“牛”替换为“小鸡”，而是围绕项目本身的逻辑推理玩法，建立一套更容易被用户理解、也更方便后续美术资产持续扩展的主题包装。​项目本质上属于轻益智逻辑解谜玩法，玩家需要根据颜色区域、行列限制、相邻限制等规则，逐步排除错误位置并找出目标。因此，美术包装需要同时满足两"
    },
    {
      "group": "创新组",
      "sender": "卓泽",
      "time": "2026-05-20 01:28:09",
      "url": "https://dianchukeji.feishu.cn/wiki/ZdTPwDH8NiSh09kOuHicQvLSnZd",
      "content": "日报-卓泽输入“/”快速插入内容20260519-日报-卓泽​用户4681用户46815月20日修改一.今日工作内容概述​•继续推进新游戏内容接入，围绕武器、敌人、宝箱、美术特效和相关配置做了完整整合。​•同步补充了部分游戏数值相关工作，尝试调整一套提示词让Agent进行数值体系设计，并围绕基础成长、配置映射和数值表现联动做整理与调整。​•继续处理粒子特效与战斗表现相关内容，让命中、爆破、受击、开箱等关键反馈在视觉层面更完整、更统一，也让战斗过程中的反馈层次更清晰。​​二.新游戏内容接入推进​1.武器、敌人、宝箱与特效资源整合​•今天的重点仍然是把新游戏内容从“有资源”推进到“可接入、可配置、可验证”的状态。​•在武器资源方面，继续完善了资源导入、配置映射和表现接入，让武器不只是静态素材，而是能够被系统正确识别和使用。​•在敌人资源方面，补充了敌人测试资产和相关配置，便于后续快速验证敌人表现、战斗交互和阶段流程。​•在宝箱资源方面，补齐了宝箱相关美术资源和开箱特效，使奖励展示和战斗反馈链路更完整。​•在美术特效方面，继续接入战斗中常用的命中特效、爆破特效、耗尽特效等内容，增强整体表现一致性。​界面后续继续进行打磨, 资产题材也依据后续反馈来调整​三.游戏数值与Agent数值配置​1.数值体系设计尝试​•今天同步补充了部分游戏数值相关工作，重点不是单纯改数值，而是尝试让Agent参与数值体系设计。​•在这个过程中，先调整了一套提示词，希望让Agent能够围绕游戏的基础成长、阶段节奏、资源投入产出以及配置结构来做更系统的整理。​•这样做的目的，是减少完全手工梳理数值时的重复成本，把一部分规则整理、框架归纳和基础方案设计交给Agent先做初稿，再由人工判断是否符合当前项目方向。​•这类尝试更偏向于方法层面的验证，重点是观察Agent在数值体系这种“规则明确但需要整体感”的任务上，能不能稳定给出可用结果。​使用提示词如下​你是游戏数值策划, 看看项目文档文件夹, 理解这是什么项目, 现在项目的数值还完全没有设计​先整理数值的配置方法, 输出一个文档到\"\\设计文档\", 然后告诉我你对于下面的任务的计划:​项目的数值设计目标: 玩家可以在不停看广告的情况下获得指数增长(也就是不停获得最高等级-0~n的武器), 否则增长来自武器生成器与修仙等级增长的次方增长​要设计敌人的难度曲线"
    },
    {
      "group": "创新组",
      "sender": "韦译",
      "time": "2026-05-19 20:41:01",
      "url": "https://dianchukeji.feishu.cn/wiki/KGMJwIMWOiMnnVk2wyrc0OaRnkh",
      "content": "日报-韦译输入“/”快速插入内容260519日报-韦译​用户6299用户62995月20日修改1.工作内容概述​1.研读三份报告，调整自己的开发计划​2.把目前的小型闯关制度，改成类《浪漫餐厅》的大型关卡长时间推进机制​3.游戏内ui继续改进：接入订单区域背景图、餐桌、餐盘，实现订单区域的拖拽，但有仍有不少问题​4.目前游戏的性能差，有很多卡顿，需要优化（发现web网页端不卡，只有编辑器卡，经过跟AI讨论，目前以真机的体验为准，编辑器只做参考）​5.开始开发无限订单机制，预计明日完成​2.进度​2.1 研读三份报告，调整自己的开发计划​◦之前的开发计划主要围绕开发本身，没有重点考虑资产沉淀、接入商业化功能相关的部分。三个报告文档指出了需要沉淀的具体资产、商业化功能，明确了往后的开发方向。目前已经完成了W1的绝大部分内容，本周剩余时间将重点开发W2中的内容。​◦以后的日报将持续跟踪三份报告中给出的开发计划。在第五节项目规划中更新每日进展。​2.2 把目前的小型闯关制度，改成类《浪漫餐厅》的大型关卡长时间推进机制​◦承接昨天的机制分析，今天开始开发此机制，并完成开发。​▪具体效果：在主界面和游戏场景切换时，会保留游戏进度​2.4 游戏内ui继续改进：接入订单区域背景图、餐桌、餐盘，实现订单区域的拖拽，但有仍有不少问题​◦昨天已经生成好美术资源，今天进行接入，勉强达到了浪漫餐厅的大致效果。但还有很多小问题。​▪效果如下：​•订单区域背景图、人物立绘、餐盘已经成功接入​•订单可以左右拖拽​​◦遇到的问题如下​▪UI细微调整问题：对于餐桌、人物立绘、餐盘的组合摆放，属于ui的细微调整。目前的AI还难以解决这一块的内容，所以我进行了手动调整。但是AI给我的方案是，让我在代码里面调整。每调整一次都要经过编译再运行，每次都浪费了不少时间。经过跟义烽和雨默的讨论后，我才发现是inspector问题。​•inspector问题：我没有把这些需要频繁配置的ui数值接入inspector中。正常都是要接入的，这样就可以实时预览来调整方案。​•反思：之前在godot上使用AI时，AI都会自己帮我配置好inspector，但是我在cocos的使用过程中没有注意这一点，浪费了很多时间。后面要加强对于inspector的使用，把这些需要频繁配置的内容接入inspector，能够实时配置调整ui。​"
    },
    {
      "group": "创新组",
      "sender": "刘鹏",
      "time": "2026-05-19 20:38:21",
      "url": "https://dianchukeji.feishu.cn/wiki/DTPlwRI46iKAgfkKvozcBHF1n7c",
      "content": "日报-刘鹏输入“/”快速插入内容2026.05.19日报-刘鹏​用户2416用户24165月20日修改一、工作内容概述​1.对二合类微信端头部产品浪漫餐厅、四季物语、四季合合进行了前期体验调研​2.使用IMA完成宝石主题二合类游戏物品链Schema（JSON格式）​3.配置UnityMCP环境，验证程序工具链生成效果​二、前期调研产出​通过多AI数据收集+人工审核数据准确性的方式，收集当前市场的基础数据​（市场基础情况调研数据）​结论：目前二合市场的主要目标用户为女性轻度休闲用户，且多为年轻女性，用户追求治愈的情感感受和短频快的体验反馈。田园/家居是微信小游戏端最大的流量池，占比高达50%。此类主题更贴近“装修”、“装扮”等泛女性向社交需求，符合“泛用户共鸣”原则，第二大的餐饮美食类的表现也比较稳定，恋爱和IP授权是差异化切入点，但市场验证的产品较少，具有较大的用户改造风险，但同样也适合当前做快速市场验证的阶段目标，因此我觉得可以考虑未验证但存在可能性的潜力主题。​（玩法结构基础调研数据）​结论：核心循环结构：核心合成→【订单】→【装修/剧情/剧本】→【获得新生成器/奖励】→【更高阶订单】​最终决策：​合成主题：选择为珠宝首饰方向（避开目前市场美食等存量竞争激烈的主题），符合年轻女性的泛用户定位；​目标驱动：以订单驱动为短期主要目标，辅助添加长线珠宝首饰图鉴为长线收集目标​三、物品链Schema​将要求文档导入IMA，确保AI参考资源的有效性，输入以下提示词，生成测试物品链Schema：​请为我的二合类游戏生成一个物品链Schema（JSON格式），要求：​•主题：[宝石]​•合成链长度：12-20级​•字段定义包含：等级(level)、物品名(name)、图标ID(icon_id)、合成规则(merge_rule)​•示例：Level 1 → Level 2 → ... → Level 20​•输出格式：JSON Schema​​目前生成的主要为测试用例，明天会尝试优化生成结构和提示词​四、程序工具链生成效果​使用IMA结合文档要求生成规范的需求提示词，人工修改后发送给claude，直接生成可运行的原型​"
    },
    {
      "group": "创新组",
      "sender": "徐锐",
      "time": "2026-05-19 20:12:20",
      "url": "https://dianchukeji.feishu.cn/wiki/OY6KwrH1Rifryrk80nSc4aRPnig",
      "content": "日报 徐锐输入“/”快速插入内容2026-05-19-日报 徐锐​用户2199用户21995月20日修改1.工作内容概述​1.AI代码平台搭建：暂定使用CodeBuddy（代码生成工具）+Godot（游戏引擎）+deepseek个人模型​a.选择原因1：Codybuddy与微信小程序生态的工具链兼容性相对较好。​b.选择原因2：godot使用的是codebuddy的定制化版本，使用起来相对方便，另外应该也会有一些专门优化。​c.选择原因3：Godot里的核心场景文件.tscn和核心资源文件.tres，本质上是TOML语法的变体实现。TOML有极强的声明式特征，并且对人类和AI都拥有可读性。AI使用时可以不通过MCP，只通过grep文档的形式直接修改.tscn文件，相比其他软件必须使用MCP辅助更加方便。​d.选择原因4：Deepseek是相对性价比最高的模型，所以想试着先使用，如果后续明确出现了十分困难的阻碍会立即进行替换。​e.选择原因5：个人觉得智能度相对不那么高的引擎能够在一定程度上监督项目具有一个清晰的架构，如果是一个架构十分清晰的项目，这套组合也应该可以实现最终成品。​2.二合类游戏玩法原型制作​3.merge类产品关卡指标拆解草稿​浪漫餐厅关卡指标拆解​4.merge类产品设计文档初步制作​2.成果​a.产品初步原型​b.游戏设计文档​​mergeAI产品设计文档​3.心得收获​a.AI平台搭建：通过对各类资料的收集掌握了codebuddy生产工具的搭建与使用，以及API的配置、以及Codebuddy与Godot的链接，可以更加方便地进行游戏开发​b.AI辅助设计：先口述部分核心逻辑规则，让AI进行完善和梳理，可以加快工作效率，也能在生成原型时让AI更容易理解​4.明日计划​a.美术AI工具调查与学习使用尝试​b.产品设计文档继续完善​c.figma原型图转代码尝试​"
    },
    {
      "group": "创新组",
      "sender": "卓泽",
      "time": "2026-05-19 02:10:37",
      "url": "https://dianchukeji.feishu.cn/wiki/WiBfwLPy1iBhk5kHfQPccx2un0f",
      "content": "日报-卓泽输入“/”快速插入内容20260518-日报-卓泽​用户4681用户46815月19日修改​一.今日工作内容概述​•尝试引导Agent跑通美术资产从生成到配置的完整工作流程，整体效果不错，说明这类“重复度高、链路长、规则明确”的任务适合引入 Agent 参与​•继续推进游戏开发工作，主要包括：​◦完成 UI 配置器开发，补齐了当前项目 UI 资源配置和组织的一部分编辑能力。​◦修复了一批现有 Bug，提升了当前版本的稳定性。​◦梳理目前项目中 Unity UI 实现与配置对 AI 开发的优劣，为后续继续用 AI 介入 UI 配置、资源整理和批量数据处理提供参考。​二.关于 Agent 执行美术资产配置​1.背景与目标​•AI 程序已经系统性给出交接文档，按正常流程原本需要由人类逐一完成资产生成与配置。​•但这批资产重复度高、批量大、流程固定，适合让 Agent 介入，把重复劳动交给自动化处理。​•本次尝试的目标不是单次追求最大产量，而是先跑通“生成 -> 处理 -> 落盘 -> 导入 -> 配置 -> 验证”的闭环，确认后续能否稳定扩展。​•交接信息中已经覆盖了总述、敌人资产配置方法、特效资产配置方法和常见问题，其中总述部分还包含放置目录、导入设置建议、引擎内操作流程和等级循环规则，整体足够支撑 Agent 上手。​2.交接资料与资源准备​•项目认识部分：​◦项目文档：作为直接相关的主参考文档。​◦项目路径：将代码结构作为文档补充，便于 Agent 同时对照资源位置和配置入口。​◦由程序AI撰写的​资产配置说明​•资产生成部分：​◦API key（已脱敏）：供 AI 工具调用 MeowArt。​◦API key 文档：用于让 Agent 理解鉴权格式、参数传递和调用约束。​•平台说明：​◦MeowArt 是一个面向批量生成风格化资产、并提供 API key 的平台。​•额外尝试：​◦新建子 Agent，并设置好工作路径，让其直接引用交接文档和项目资源执行任务。​◦同步尝试接入 meowa-skills 中的 game-assets 能力，目标是把资产生成、导入和配置串成标准流程。​​3.执行策略与模型选择​•第一次没有直接要求 Agent 进入大规模批量生成，而是先让它完成整个配置流程的打通验证。​•这类任务逻辑复杂度不高，但执行链条很长，因此选择 GPT"
    },
    {
      "group": "创新组",
      "sender": "韦译",
      "time": "2026-05-18 20:58:05",
      "url": "https://dianchukeji.feishu.cn/wiki/PXVywSG2bisQxskF9i1cQSqGndb",
      "content": "日报-韦译输入“/”快速插入内容2605018日报-韦译​用户6299用户62995月18日修改1.工作内容概述​1.完成类《浪漫餐厅》的解锁格子机制​2.把目前的小型闯关制度，改成类《浪漫餐厅》的大型关卡长时间推进机制（是一个比较大的功能，还在推进中，预计明日完成）​3.游戏内ui继续改进：订单区域背景图、餐桌、餐盘​4.根据实践经验继续沉淀美术工作流：喵吉托平台和gpt image-2各自有各自擅长的场景​5.研究并整理AI原生的配置方案​2.进度​2.1 完成类《浪漫餐厅》的解锁格子机制​◦简单分析可知，《浪漫餐厅》的棋盘格子有以下机制：​一 四种类型的格子：可直接解锁的格子，锁住的格子，无物品的可合成格子，有物品的可合成格子。​二 可直接解锁的格子中的物品，可以直接二合；同时，把临近一格的锁住的格子，变成可直接解锁的格子。之后，这个格子变成有物品的可合成格子。​◦复刻效果​​2.2 把目前的小型闯关制度，改成类《浪漫餐厅》的大型关卡长时间推进机制​◦简单分析可知，该机制的规则大致如下​▪概述：玩家在home场景和game场景可以来回切换，切回game场景时保留原来game场景的进度；整个game场景的关卡游玩时间比较长，长达几个小时。​▪棋盘中初始的物品布局​•中间是少量的无物品的可合成格子和有物品的可合成格子作为初始格子，目前暂时设定为9个初始格子，这9个格子是互相连接的，不能有间隔；​•周围是可直接解锁的格子和锁住的格子，并且遵循可直接解锁的格子在内层，锁住的格子一般在外层的规律。​•目前的实现不注重关卡设计和数值设计的实现，优先实现功能。第一关重点验证大型关卡长时间推进机制和棋盘的渐进式解锁格子机制，能够保证玩家从初始格子一步步拓展到其他格子，能够正常游玩下去即可。​▪关卡存档继承：在home场景和game场景切换时，能够继承原有的game场景进度​2.3 游戏内ui继续改进：订单区域背景图、餐桌、餐盘​◦使用image2生成了订单区域背景图、餐桌、餐盘​"
    },
    {
      "group": "创新组",
      "sender": "刘鹏",
      "time": "2026-05-18 20:03:00",
      "url": "https://dianchukeji.feishu.cn/wiki/ZCzDwSm2Mi8cJJkIeHucbbcun54",
      "content": "日报-刘鹏输入“/”快速插入内容2026.05.18日报-刘鹏​用户2416用户24165月18日修改一、工作内容概述​1.完成入职培训，熟悉工作环境​2.对齐团队方向和目标，明确后续的阶段性任务​3.安装配置Claude、Unity等开发工具​4.学习超休闲游戏关卡设计与 AI 管线文档，明确后续的工作规划​二、超休游戏关卡设计与AI管线文档的学习收获​学习了解了单人策划+AI工具链开发二合超休类的具体的开发标准和实施步骤，明确项目的目标是做出高质量的产品，跑通落地验证流程，对过程中产出的经验、方法论以及资产进行沉淀。做到快速验证，稳定成长。​三、环境配置​对于codes等一些无特殊配置/配置较为简单的工具软件，可以直接借助trae分发安装任务自动完成下载和配置，降低人工精力的损耗。​四、明日计划​对头部二合游戏进行初步筛选，确定目标场景，选择3-4款产品，借助AI深度分析，产出设计计划。​​"
    },
    {
      "group": "创新组",
      "sender": "徐锐",
      "time": "2026-05-18 18:59:00",
      "url": "https://dianchukeji.feishu.cn/wiki/KQ98wIYoJiljDFkoqrfcXf5bnme",
      "content": "日报 徐锐输入“/”快速插入内容2026-05-18-日报 徐锐​用户2199用户21995月19日修改1.工作内容概述​a.新人入职培训与电脑环境搭建​b.超休闲游戏制作方向文档学习​c.merge类产品初步调研与思考​2.成果​​merge产品对比快速拆解与分析​3.心得收获​a.AI学习与开发流程：更加细致地了解了超休闲游戏的开发具体流程与现在前沿的AI方案​b.合成产品设计思考：通过对比游玩多款合成类产品对这类产品的设计方向有了大致的认知，有些merge的成功产品个人感觉还是有一些设计缺陷：​i.2.Merge Cooking和Tasty Travels阴影遮挡的设计会造成视觉欺骗，让玩家觉得自己犯了低级错误从而降低乐趣​4.明日计划​思考关卡实现方式与AI生成尝试​​"
    },
    {
      "group": "创新组",
      "sender": "韦译",
      "time": "2026-05-18 14:05:56",
      "url": "https://dianchukeji.feishu.cn/wiki/NSL8whlPbi4Bcmkr0xfcnVcLnxc",
      "content": "内容疑难杂症​用户6299用户62995月18日修改​"
    },
    {
      "group": "创新组",
      "sender": "王雨默",
      "time": "2026-05-16 00:53:59",
      "url": "https://dianchukeji.feishu.cn/wiki/VQxswUOvaiUx36kPiq6cNBERnLg",
      "content": "日报-王雨默输入“/”快速插入内容2025.5.15-日报-王雨默​用户2965用户29655月16日修改一.工作内容概述​•继续探索 UI 生图工作流，重点补充 Responses API / Image API 相关认知，并测试中转站 Responses API 接入效果；尝试 asset sheet 合批生成策略，验证其对多元素 UI 资源交付效率提升程度。​•修复项目在抖音开发者工具环境下暴露出的拼图海报渲染、飞行动画和广告刷新相关问题。​​​二.UI生图工作流探索​1.Responses API 认知补充​昨日判断的修正​昨日在分析 Codex 与 ClaudeCode 的生图交付质量差异时，曾倾向认为 Codex 之所以能够更好地完成“从效果图中拆分元素”，可能是因为 Codex 内部可以直接调用 Responses API 图像工具链。​今天进一步探索了解后发现，这个判断需要修正。​更准确的理解是：​•OpenAI 图像生成能力可以通过 Image API 或 Responses API 使用；​•Responses API 的图像工具可以在上下文中接收文本和图片输入，并通过image_generationtool 生成或编辑图片；​•但 Codex 内置 imagegen 并不等同于直接调用/v1/responses；​•如果要让 Codex 在工程脚本中调用 Responses API，仍然需要可用的 API Key、baseURL，以及对应的/v1/responses接口能力。​因此，昨日关于“Codex 可能直接调用 Responses API”的判断并不准确。今天先补齐了这部分认知，将几类能力重新区分清楚​​Image API 与 Responses API 的区别​梳理了 Image API 和 Responses API 的区别：​•Image API 更适合直接的图片生成或编辑任务，通常是：输入 prompt->生成图片->返回图片结果​•而 Responses API 更适合对话式、多步骤、多模态上下文中的图像任务。它更强调上下文理解、工具调用和多轮交互。​这也解释了为什么昨天观察到：​•Codex / 网页 GPT 类链路更像是先对任务进行理解和转译，再执行图像生成或编辑；而 ClaudeCode 直接调用 image2 时，如果缺"
    },
    {
      "group": "创新组",
      "sender": "韦译",
      "time": "2026-05-15 23:57:00",
      "url": "https://dianchukeji.feishu.cn/wiki/WnGawSdJHixT8NkzanRc2JsFnbg",
      "content": "日报-韦译输入“/”快速插入内容2605015日报-韦译​用户6299用户62995月15日修改1.工作内容概述​1.推进开发进度：今天主要调整局内UI复刻《浪漫餐厅》布局​2.生成并接入局内游戏界面ui的美术资源​3.梳理自己的程序策划工作流​4.遇到并解决了2个严重影响开发速度的问题：codex网络连接问题以及cocos控制台报错问题​2.进度​2.1 调整局内UI复刻《浪漫餐厅》布局​◦通过拆解《浪漫餐厅》布局，绘制2d简易布局图，快速实现了整体布局的复刻。但是还有一些细微的瑕疵需要调整​◦修复了关卡系统的bug问题，之前会因为空值问题，无法重玩关卡也无法进入下一关。​2.2 生成并接入局内游戏界面ui的美术资源​◦用喵吉托的AI美术平台，生成了人物半身立绘，用于在游戏中展示订单所有人。​"
    },
    {
      "group": "创新组",
      "sender": "卓泽",
      "time": "2026-05-15 23:04:17",
      "url": "https://dianchukeji.feishu.cn/wiki/QWWCwp79SiwAV2ky2RDcufDCnxe",
      "content": "日报-卓泽输入“/”快速插入内容20260515-日报-卓泽​用户4681用户46815月15日修改2026.5.15 日报​一、 工作内容概述​•今天主要是开发, 重构了战斗落体逻辑, 打通了包含敌人生成、武器战斗、广告激励及存档在内的完整游戏循环，差美术填充即可进入完全可玩阶段。实现50级武器视觉自动循环与粒子特效, 方便后续开始做资产之后填充, 还修正了敌人格在战斗开始时的瞬移和颜色突变问题​​二、 体验调优​按照合了个合的战斗逻辑进行了重构, 每把武器现在从各自的棋盘格位置独立起跳落体，不再成列排队移动，武器在触碰阻挡敌人时立即触发回弹；同时限制镜头仅向下推进，避免了因武器反弹导致的镜头无序弹跳。​视频▼​三、 项目进度评估​•当前进度正常, 进入系统微调, 补充开发, 填充资产的阶段, 预计下周一/二可以有包含完整美术资产填充版本​四、 明天打算做​•生成并且打磨美术资产, 配置并且调整UI布局​​​​"
    },
    {
      "group": "创新组",
      "sender": "卓泽",
      "time": "2026-05-15 00:11:41",
      "url": "https://dianchukeji.feishu.cn/wiki/XylZwP9vcirf8bkffnjcbN1onpf",
      "content": "日报-卓泽输入“/”快速插入内容20260514-日报-卓泽​用户4681用户46815月15日修改一、 工作内容概述​•今天主要还是开发完成了战斗结果相关的系统开发以及测试​•完成了相关系统的开发。支持限时广告开启、累积次数永久解锁、以及资源不足时的广告奖励位​•按照新的设计实现了金币、棋盘武器、关卡进度、生成器与修为进度的存档保存​​二、 核心玩法​进展如视频, 实现了战斗相关的数值系统, 金币的获取以及管理的所有逻辑, 修仙相关的逻辑, 武器生成器逻辑与熔炼销毁逻辑并且初步配置了UI资产后续进行比例细调▼​​三、 项目进度评估与后续计划​当前进度还算正常，按计划推进中, 目前正在进行的“战斗+存储+无限循环”核心模块，预计在 5 月 19 日 之前完成全部游戏流程的跑通​​四、本日研究的项目​ClaudeCode的上下文管理系统​学习自​https://github.com/win4r/cc-notebook/blob/main/Claude_Code%E4%B8%8A%E4%B8%8B%E6%96%87%E5%8E%8B%E7%BC%A9%E7%AE%97%E6%B3%95%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%88%86%E6%9E%90.md由于年初的ClaudeCode泄露事件，后续许多Agent都使用了Claude的上下文管理机制，基于对 Claude Code 上下文管理系统的分析，可以知道为何Claude Code能在高度保留i信息的情况下压缩上下文​1.四层式压缩结构​Claude Code 的压缩哲学是：尽可能用廉价的规则操作延迟昂贵的 LLM 调用，只在不得已时丢弃信息。​•第 1 层：微压缩，随时触发，清除无用的工具调用信息和大段可被摘要的结构化数据​每一轮对话前的“随手清理”。它通过规则引擎，精准识别并抹除过时的、大块的工具输出（如文件读取、Shell 结果），仅保留语义锚点。这种复杂度的操作不消耗任何 API Token，却能维持极高的上下文效率。​•第 2 层：自动压缩监测，在距离模型极限（如 200K）还剩约 1.3 万 Token 的缓冲地带时强制触发。它内置了“断路器（Circuit Breaker）”机制，防止在复杂任务中陷入无效的重复压缩。​◦自动压缩监测选择性触发两种压缩：​▪第 3 层：Session Memory"
    },
    {
      "group": "创新组",
      "sender": "王雨默",
      "time": "2026-05-14 23:30:28",
      "url": "https://dianchukeji.feishu.cn/wiki/QAdawW4l4iaWSIkf0jDcqVxqngb",
      "content": "日报-王雨默输入“/”快速插入内容2026.5.14-日报-王雨默​用户2965用户29655月14日修改一.工作内容概述​•基于昨日进度，继续探索生图工作流优化方向，重点尝试解决从整体 UI 效果图拆分单个素材时，单个素材无法完全还原效果图样式的问题。​•了解抖音开发者平台相关流程，将 Cocos 项目构建后导入抖音开发者工具，并针对抖音环境下暴露出的各种问题进行排查与修复。​​二.生图工作流探索​之前的测试发现，ClaudeCode在后续拆分阶段使用 image2 对单个元素进行重新生成，只能保证风格统一，却无法保证样式还原，初步怀疑是提示词和拆分策略的原因。​因此今天分别使用Codex和ClaudeCode，基于相同提示词、相同参考图，连续执行了三次拆分任务，用于观察两者在稳定性与还原度上的差异。​1.测试结果​对比项​Codex原生环境​ClaudeCode 调用 Image2​多次输出稳定性​稳定​较稳定​风格一致性​稳定​较稳定​与效果图还原度​几乎完全还原效果图​只能做到风格相近​资产细节​保留度更高​容易发生重构​中文文字 / 图标细节​清晰还原​容易变形或重写​同样是使用Image-2，但Codex的输出更符合“从效果图中拆出元素”的目标。​效果图​claudecode第一次​50%claudecode第二次​50%codex第一次​50%codex第二次​50%2.问题分析​关键差异不是“生图与抠图”​初期曾认为：​•Codex = 程序化抠图 + 后处理​•ClaudeCode = image2 重绘​但经过进一步分析，这个判断并不完全准确。​更准确的结论是：Codex 也是使用了生图能力，但它更像是通过对话式 agent + 图像工具链来完成任务；ClaudeCode 则更像是直接裸调用 image2 的 generation 接口。​​OpenAI 官方图像文档中明确区分了两类能力入口：Image API和Responses API 图像工具：​•Image API 包含 generations 与 edits 两类端点，前者用于从文本 prompt 生成图像，后者用于基于已有图像进行修改；​•而 Responses API 更适合“对话式、多步骤”的图像体验，并且可以把图像输入和输出保留在上下文中。​"
    },
    {
      "group": "创新组",
      "sender": "韦译",
      "time": "2026-05-14 21:49:03",
      "url": "https://dianchukeji.feishu.cn/wiki/OqVjwMswbiMXHukGZZZcc9g3nnc",
      "content": "日报-韦译输入“/”快速插入内容2605014日报-韦译​用户6299用户62995月14日修改1.工作内容概述​1.对Meow Art游戏美术生成平台进行调研和尝试​2.推进二合项目的基础功能的开发​2.对Meow Art游戏美术生成平台进行调研和尝试​Meow Art是喵吉托工作室推出的一款AI游戏美术生成工具，主要功能包括创建2d像素美术资源、2d高清美术资源、游戏音效资源。其中主打的类型是：角色素材和icon资源。并且还具有API拓展能力，后续能够接入自制的ai美术工作流中。​2.1 角色素材​包括静态角色和动态精灵图，有像素风格、高清风格​◦特点：动作流畅，并且细节清晰，人物一致性强。​2.2 icon资源​◦特点：ai味很弱，几乎看不出是ai生成的；并且自带透明背景，不需要自行抠图；细节丰富的同时，风格极其一致。​2.4 尝试​使用高清风格，为当前的二合项目生成了一批icon，效果非常不错。​"
    },
    {
      "group": "创新组",
      "sender": "韦译",
      "time": "2026-05-14 01:15:59",
      "url": "https://dianchukeji.feishu.cn/wiki/DSD4wa3wBiXGxqkg87icUiHHnoe",
      "content": "日报 韦译输入“/”快速插入内容2605013日报 韦译​用户6299用户62995月14日修改一、工作内容概述​1.对AI全栈工作流进行梳理，明确重点研究方向​2.项目的前期准备与开发​3.遇到并解决的几个坑：1 claude限额 2 codex网址配错、3 cocos mcp问题​二、AI全栈工作流的梳理​从目前开发实践经验来看，目前AI全栈开发工作流主要分为以下几大方向​一 从策划设计到程序实现的工作流​二 从概念到资产的美术包装工作流​三 针对某个特定内容的工作流​例如：就本项目的二合游戏而言，怎么利用ai生成合理的关卡而不靠传统的模板库或者手工生成，就是一个特别值得研究的方向。​目前在考虑本项目中，应当重点沉淀哪个工作流。​1.如果重点沉淀美术包装工作流，则需要和雨默错开，他正在研究一套高可自定义的工作流。个人认为可以调研第三方的美术工作流拓展视野，例如meow art。​2.如果重点沉淀从策划设计到程序实现的工作流，则优先梳理当前自身程序策划的工作流，总结优缺点。​3.如果重点沉淀针对某个特定内容的工作流，个人认为是比较具有挑战但非常有价值的。但沉淀这种类型的工作流需要在功能完善的demo的基础上才能测试，迭代优化。​​目前的结论是：个人目前优先梳理自身程序策划的工作流，再尝试以第三方平台为基础的美术包装工作流，后期有完善的demo功能后再研究怎么利用ai生成二合游戏的关卡​​三、项目的前期准备与开发​今天主要完成了：搭建Cocos项目，接通MCP到Claude Code和Codex中，开发二合项目的基础功能：棋盘与合成系统、订单+关卡系统、经营系统与主界面UI​乐观预计明日完成基础功能开发，后天能接入第一版的美术资源。​​四、下一步计划​1.尝试多个ai美术工作流给当前的二合项目生成美术资产，进行一次调研​2.继续完成二合项目的基础功能开发​​​"
    },
    {
      "group": "创新组",
      "sender": "王雨默",
      "time": "2026-05-14 00:05:02",
      "url": "https://dianchukeji.feishu.cn/wiki/VFeCwF4VsizD4Bkri2Rc62junbf",
      "content": "日报-王雨默输入“/”快速插入内容2026.5.13-日报-王雨默​用户2965用户29655月14日修改一.工作内容概述​•完成抽奖系统剩余部分逻辑，修复bug​•测试生图Skill进阶模式执行链路，并对其进行优化​二.生图Skill进阶模式测试优化​1.测试情况​最开始几次测试时，发现流程并没有完全按照预期运行，主要问题包括：​1.一些已经约定好的流程步骤没有被严格执行；​2.provider 的相关配置没有被持久化保存，导致多次调用之间配置不稳定；​3.某些本应向用户确认的步骤被跳过；​4.部分阶段虽然状态显示已完成，但实际中间产物并不稳定；​5.生成、拆分、后处理、交付之间的衔接还不够清晰。​经过多轮修复后，进阶模式已经能够按照预期流程运行，并最终完成图片资产交付。但在当前默认链路下，交付质量、资产风格一致性以及对参考图的还原度仍然不够稳定。​也就是说，进阶模式现在已经具备基本交付能力，但还需要继续优化生成链路的可控性和稳定性。​前期资产清单确认​50%生成报告，尺寸有bug，后面修复了​50%效果图​交付图，整体风格符合概念图，但是样式没有按照效果图进行还原​2.质量问题与初步判断修正​问题不一定出在底层模型能力本身，而可能出在调用链路、提示词编译、任务拆分方式、参考图传递方式，以及 skill 工作流对生图任务的组织方式上。​也就是说，即使底层模型同样是 image2，最终效果也可能因为前置 agent、provider 封装层、参数暴露方式、prompt 编写方式不同而出现明显差异。调用同一个生图模型，不代表最终效果一定等价。​原生 ChatGPT 网页端的生图效果较好，可能不仅是因为底层模型强，也因为它在用户输入和生图模型之间，存在更强的任务理解、prompt 优化和调用编排能力。第三方 agent 如果只是把用户原话简单拼接后交给模型，即使模型相同，结果也可能不稳定。​所以当前要解决的核心不只是 provider 能不能调用 image2，而是：第三方 agent 能不能像原生 GPT 一样，把用户的模糊需求转译成适合生图模型执行的高质量 prompt。​3.拆分生成测试与发现​为了进一步定位资产质量问题，今天使用一张完整的游戏抽奖界面进行了拆分生成测试。​最开始版本生成出的资产并不是完全跑偏，整体风格与参考图是接近的，例如水彩质感、柔和配色、手绘"
    },
    {
      "group": "创新组",
      "sender": "卓泽",
      "time": "2026-05-13 22:15:01",
      "url": "https://dianchukeji.feishu.cn/wiki/GfgYwRD7Yiyac0kVWOtc9WFjn2c](https://dianchukeji.feishu.cn/wiki/GfgYwRD7Yiyac0kVWOtc9WFjn2c)",
      "content": "Access DeniedX-TT-System-Error: 3Oncall ID: 783"
    },
    {
      "group": "创新组",
      "sender": "王雨默",
      "time": "2026-05-13 02:14:15",
      "url": "https://dianchukeji.feishu.cn/wiki/U32FwRkZPiYu9vkEtXPcRNVVnSe",
      "content": "日报-王雨默输入“/”快速插入内容2026.5.12-日报-王雨默​用户2965用户29655月13日修改一.工作内容概述​•抽奖系统核心逻辑实现，包括抽奖入口、奖励配置读取、抽奖结果生成与基础状态流转。​•优化生图工作流，引入第三方后处理抠图 provider，调整透明背景处理策略。​​二.生图工作流优化​1.引入第三方后处理抠图服务​之前Skill的后处理主要依赖本地脚本，比如纯色背景抠图、边缘清理、去杂边、透明通道修复等。这套方式对简单 UI 元素基本可用，但在复杂素材上，本地处理的输出质量上限较低。​对韦译分享的网站https://www.koukoutu.com/进行了测试，发现其能够承担复杂图片的抠图工作、输出边缘清晰的透明背景png图片，且提供开发者API。现尝试将其引入生图工作流中。​2.新工作流优化​暂时去除了之前“纯色背景生成 + 本地脚本抠图”的流程，而是优先使用原生透明图；如果没有可靠透明背景，则使用第三方抠图服务。​这次调整的核心意义在于：​•去掉了对纯色背景的依赖；​•去掉了本地脚本抠图带来的不稳定因素；​•提高复杂素材透明背景的质量上限；​•减少本地参数调试成本；​•让后处理流程更依赖高质量 provider，而不是本地规则脚本；​•为后续扩展不同后处理 provider 留出空间。​3.生成策略分级​为了适配不同任务，尝试将Skill分为了三个模式：​•快速模式​•标准模式​•进阶模式​分别承担不同复杂度的生图需求。​快速模式​快速模式主要用于快速验证方向或是简单的资源生成。​流程可以简化为：​1.生成图片​2.简单检查透明背景​3.必要时调用第三方抠图服务​4.快速质量检查​如果结果可用，就直接输出；如果结果明显不可用，再简单修复，不做复杂多轮处理。​标准模式​标准模式用于常规 UI 资产生产。​流程是：​1.生成图片​2.检查透明背景​3.优先保留原生透明背景​4.必要时调用第三方抠图服务​5.尺寸调整、预览生成和质量检查​6.质量检查​7.打包输出​这个模式是后续大多数 UI 资产生成的默认模式。​它的重点是：​•保证质量​•控制成本​•减少不必要的重复处理​•让每个素材选择合适的处理方式​进阶模式​"
    },
    {
      "group": "创新组",
      "sender": "韦译",
      "time": "2026-05-12 22:48:57",
      "url": "https://dianchukeji.feishu.cn/wiki/IGr9wUHPUi6dMwkE1s6cVKPfnGe",
      "content": "内容在Claude Code中使用AWS的API​用户6299用户62995月13日修改1 下载并安装AWS CLI​https://awscli.amazonaws.com/AWSCLIV2.msi​​2 配置aws configure​在命令行中输入：aws configure​按提示依次输入 AK、SK、区域（us-east-1）、输出格式（回车跳过）。​如下：​•AWS Access Key ID：你的 AK​•AWS Secret Access Key：你的 SK​•Default region name：us-east-1​•Default output format：直接回车​🌰这里的ak和sk，指的是AWS那边配发的Access Key和Secret Access Key，需要向IT同学申请​3 Claude Code 配置​3.1 打开claude的配置文件：​3.2 在配置文件中写入：以下内容​{​\"env\": {​\"CLAUDE_CODE_USE_BEDROCK\": \"1\",​\"AWS_REGION\": \"us-east-1\",​\"ANTHROPIC_MODEL\": \"us.anthropic.claude-opus-4-6-v1\",​\"ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL\": \"us.anthropic.claude-haiku-4-5-20251001-v1:0\",​\"HTTP_PROXY\": \"http://127.0.0.1:1080\",​\"HTTPS_PROXY\": \"http://127.0.0.1:1080\"​},​\"skipDangerousModePermissionPrompt\": true,​\"includeCoAuthoredBy\": false​}​🏆这里的http_proxy主要是为了配置代理网络，如果不写上这2行的话，会被Claude禁止使用api​​"
    },
    {
      "group": "创新组",
      "sender": "卓泽",
      "time": "2026-05-12 22:48:29",
      "url": "https://dianchukeji.feishu.cn/wiki/ZKeNw6V9ViwCH3kyAM9cOYSpntf",
      "content": "日报-卓泽输入“/”快速插入内容20260512-日报-卓泽​用户4681用户46815月13日修改2026.5.12 日报​一、工作内容概述​•在昨天跑通基础游戏循环的基础上，继续推进二合增量游戏从可玩到完整过渡，重点完善存档、测试控制台、Prefab 接入、金币生成逻辑和 UI/资产替换流程。​•封装了一个可供 AI 稳定调用的图像抠图工具，支持输入图像并输出透明底素材，为后续 AI 生成美术资产后的自动化处理做准备。​•配通 Amazon Bedrock Claude 4.6 在 OpenCode 中的调用方式，并初步配置试用 Codex/goal，继续补齐 AI 辅助开发工具链。​•整理并写入 SO 配置与开局接入说明文档，用于后续规范项目配置、UI 皮肤、合成物素材和大等级链条的接入方式。​二、工具链与资产生产​2.1 AI 抠图工具封装​今天封装了一个输入图像、输出透明底图片的工具，基于https://sync.koukoutu.com/v1/createAPI 实现。这个工具后续可以作为 AI 美术生产链路的一部分：当 AI 生成角色、建筑、道具或 UI 元素后，可以自动调用抠图工具得到透明底素材，经过测试处理效果非常令人满意, 十分方便后续进入 Unity 项目进行配置或二次处理。​这类工具本身不直接等同于游戏功能，但对 AI 全栈开发很关键。因为 AI 生成素材经常会带背景、边缘或不稳定格式，如果每次都人工处理，会打断开发节奏。把它封装成稳定工具后，后续可以并入节点流程，让“生成素材 -> 抠图 -> 导入项目 -> 配置测试”这条链路更接近自动化。​remove_bg.py5.27KB处理的UI对比​50%50%2.2 Bedrock Claude 4.6 接入 OpenCode​今天还配置并验证了 Amazon Bedrock Claude 4.6 在 OpenCode 中的调用方式。由于 AMS比较特殊的认证机制(需要单独配置)以及其地区限制, 需要修改配置文件，在参考了韦译的修改以及查阅了 OpenCode 文档之后，并进行了多轮配置调整，最终调试到了可以使用的状态.​三、重点工作推进​2.1 UI 与资产接入​今天开始把测试用美术素材实际接入到项目中。当前已经支持棋盘格和合成物通过 Prefab 配置图片，并修复了运行时代码覆盖 Pref"
    },
    {
      "group": "创新组",
      "sender": "韦译",
      "time": "2026-05-12 22:47:25",
      "url": "https://dianchukeji.feishu.cn/wiki/NkY6wVzfliQAyykiWsEcaN9cnue",
      "content": "日报输入“/”快速插入内容2605012日报​用户6299用户62995月12日修改一、工作内容概述​1.入职培训、熟悉工作环境​2.安装开发环境和ai工具​3.跑通AWS的API接入Claude Code的流程​二、在Claude Code中使用AWS的API​​在使用api接入claude code这种agent工具的过程中，发现AWS的api不同于以往的url加key的接入方式，采用比较特殊的ak➕sk的接入方式，在熟悉这个接入方式时花了不少时间​遇到的主要问题有2个​一 不熟悉AWS的ak➕sk的接入方式​二 配置代理环境时，不熟悉具体操作：即使用ak➕sk的方式配置好了，也仍然大概率会卡在Claude code的配置代理问题（claude code需要单独配置代理）。​​在嘉辉老师的帮助下，得出临时性的解决方案如下​​在Claude Code中使用AWS的API​​三、收获与反思​1.个人对Claude code的代理配置工作有进一步的了解​2.计划编写帮助文档，帮助后入职的同学快速上手​计划：帮助文档分以下3大板块​•开发环境配置​◦主要阐述node、代理配置、命令行等开发环境的配置​•疑难杂症集合​◦大家都踩过的坑都可以简单整理成文档，甚至可以让ai自行总结。不耗功夫的同时又能帮助他人​​"
    },
    {
      "group": "创新组",
      "sender": "王雨默",
      "time": "2026-05-12 00:22:24",
      "url": "https://dianchukeji.feishu.cn/wiki/F8jiwgDmkiyzLMk5KYecuOjinAg",
      "content": "日报-王雨默输入“/”快速插入内容2026.5.11-日报-王雨默​用户2965用户29655月12日修改一.工作内容概述​•完成皮肤系统逻辑实现​•继续探索优化Codex生图工作流​二.Codex生图工作流优化​1.GPT Image-2 即时模式​今日探索发现：GPT Image 2 的即时模式（Instant 模式）可以直接生成带真实透明背景的 PNG 图片。​这个发现说明，之前 Skill 中默认采用的“纯色背景 + 后处理抠图”流程，并不是所有情况下都必须执行。如果生成阶段本身就能输出真实透明背景，那么部分后处理抠图步骤就有机会被省略或降级。因此，今天主要围绕以下问题继续对 Skill 进行优化：​•不同生图模式在流程中应该如何分工；​•是否应优先使用真实透明背景，而不是默认纯色背景；​•是否可以接入第三方生图服务；​•是否可以通过资产图集提高批量生成效率；​•这套 Skill 是否具备迁移到其他 AI Agent 的可能。​​2.即时模式和思考模式​测试中发现，GPT Image 2 的不同生成模式有明显差异：​即时模式​即时模式的优势是：​•可以直接生成真实透明背景 PNG​•适合图标、按钮、角标、小装饰等简单或中等复杂度素材​•可以减少色键抠图带来的边缘损失​但它也有明显短板：​•细节复杂度上限较低；​•对复杂结构、复杂角色、角色立绘等控制不稳定；​•实测中，在复杂角色立绘等高细节要求的场景下，生成结果可能出现结构简化或细节丢失，稳定性不如思考模式。​因此，即时模式更适合作为简单素材生成模式，不适合作为复杂主视觉资产或角色立绘的默认生成模式。​即时模式生成的icon，真实透明背景，边缘正常​60%即时模式生成的角色立绘，放大可以发现细节部分完全不可用​40%即时模式生成的角色海报，整体质量反而优于角色立绘，推测是AI生成立绘需要花费大量成本在处理透明像素上，导致无法顾及其他部分​​思考模式​思考模式的优势是：​•更适合整体效果图；​•更适合复杂布局、风格统一、视觉层级控制；​•对角色、装饰、整体氛围等复杂内容把控更好。​但它的问题是：​•不能输出真实透明背景 PNG；​•如果用于单资产生成，通常仍需要依赖色键抠图或其他后处理方式。​因此，思考模式更适合作为整体设计和复杂资产参考模式。​​思考模式生成的UI界面效果图​46%思考模式生成的角色立绘，虽然"
    },
    {
      "group": "创新组",
      "sender": "卓泽",
      "time": "2026-05-11 20:06:34",
      "url": "https://dianchukeji.feishu.cn/wiki/YmolwbdlOikKWMkGgQmcTflMnQe",
      "content": "日报-卓泽输入“/”快速插入内容20260511-日报-卓泽​用户4681用户46815月12日修改一、工作内容概述​•基于前期架构文档正式启动二合增量游戏的编码实现，按照完整架构思路搭建了包含完整核心系统边界的 MVP 原型​•创建对应测试 Scene 进行运行验证，完成棋盘、合成、资源、任务、UI 与测试工具等基础链路的调试​•复盘此前 API Key 异常用量问题，并且了解了背后的隐式思维链模型的技术基础​二、重点工作推进​2.1 完整架构 MVP 原型编码​此前已经完成二合增量游戏的整体系统拆分与核心流程设计，今天开始将这些结构落实到工程中, 从架构设计文档进入实际开发，目标不是先写一个孤立的小 Demo，而是在 MVP 阶段尽早按完整架构搭出可运行的基础骨架，方便后续逐步替换表现层、补充素材和扩展系统。​本次已按照架构创建并接入了核心游戏框架代码，覆盖棋盘、合成、资源、任务、UI、存档和运行时测试辅助等模块。当前测试 Scene 已能在完整架构下运行，支持基础棋盘显示、物品生成、拖拽、合成、资源变化和任务反馈等流程，为后续继续迭代玩法、表现和数据配置提供了可验证基础。​开发过程中也同步处理了多项会影响原型验证的问题：​•修复DontDestroyOnLoad只能作用于根对象的问题，避免运行时管理对象持久化层级不正确。​•修复运行时实例化对象继承 inactive 状态的问题，使棋盘格、生成物、任务需求和提示 UI 能正常显示。​•修复合成成功时目标格子引用被提前清空的问题，保证合成流程稳定执行。​•修复 Game 视图灰黑、运行时相机与 Canvas 配置冲突的问题，使测试 Scene 能在 Game 视图中正常显示。​•修复拖拽时坐标系不一致导致物品瞬移偏移的问题，使拖拽交互能按鼠标位置稳定跟随。​•将布局方向调整为手机竖屏，并重新整理棋盘、任务面板、体力条和生成按钮的位置关系。​至此, 核心系统逻辑已经基本跑通​2.2 测试工具与表现层准备​下一步打算重构PrototypeSceneSetup.cs，并将棋盘、物品、任务面板、按钮和测试控制台等表现层对象逐步 Prefab 化。这样既能保留已经跑通的逻辑层，也能让后续美术素材填充、布局调整和交互动画接入更加稳定。​三、探索与复盘​3.1 API Key 异常用量原因复盘​今天复盘了此前 API Key "
    },
    {
      "group": "创新组",
      "sender": "卓泽",
      "time": "2026-05-10 11:34:30",
      "url": "https://dianchukeji.feishu.cn/wiki/RdWtwxGwPi4DRzkhpOEc6S84nsf",
      "content": "日报-卓泽输入“/”快速插入内容260509-日报-卓泽​用户4681用户46815月11日修改2026.5.9 日报​一、工作内容概述​•调研 AI Skill 生成器工具（dot-skill 与 nuwa.skill），完成对标分析。​•基于 dot-skill 部署 colleague-game-tdd-writer Skill，用于将游戏核心设计要素、策划案与目标引擎转化为结构化系统架构与技术策划文档。​•使用该 Skill 完成二合增量游戏的完整架构设计文档（v0.3），输出包含 Mermaid 流程图、配置表定义、MVP 范围划定及边界条件覆盖。​二、重点工作推进​2.1 背景与目标​下一阶段将启动一款二合（Merge-2）增量循环类休闲游戏的 AI 全栈开发，引擎为 Unity 6（UI Toolkit）。在正式编码前，需要将零散的设计思路转化为系统化的技术策划文档与架构蓝图，以降低开发过程中的方向偏移和返工。本次尝试用定制化 AI Skill 自动化\"设计概要 → 架构文档\"这一环节。​2.2 今日完成内容​1.Skill 生成器调研​对比了 dot-skill 与 nuwa.skill 两款工具：​​结论：dot-skill 在\"领域知识注入 + 结构化文档生成\"方面更适合当前需求，选定为 Skill 基础框架。​2.Skill 部署与文档生成​基于 dot-skill 部署 colleague-game-tdd-writer，工作流程如下：​代码块​Plain Text设计概要输入 → Skill 多轮确认（5项关键决策） → 生成完整架构文档​创建了skill, 希望后续能够通过skill标准化这个过程:​colleague-game-tdd-writer.zip​人工确认的 5 项关键决策：​•资源消耗：暂定仅体力，保留消费类型枚举扩展​•任务包装：MVP 用 MergeOnly 纯提交模式，塔防/挖矿留给 P1​•合成倍率：从全局常量升格为配方级，每条链每级独立可配​•棋盘尺寸：运行时动态生成，参数驱动（2×6 ~ 9×7），改参即生效​•剧情系统：补充完整触发点设计（storyId 方式 + StoryTrigger 独立配表）​3.架构文档核心内容​生成的 v0.3 文档覆盖以下模块：​整体架构设计▼​"
    },
    {
      "group": "创新组",
      "sender": "王雨默",
      "time": "2026-05-10 03:02:35",
      "url": "https://dianchukeji.feishu.cn/wiki/EpZZw1rT9iBZDFkrwo2cgImpngb",
      "content": "日报-王雨默输入“/”快速插入内容2026.5.9-日报-王雨默​用户2965用户29655月10日修改一.工作内容概述​•碎片收集系统功能收尾，bug修复​•参照agent-sprite-forge项目，仿写 Codex 生图 Skill​​二.参考项目学习分析​参考了agent-sprite-forge项目的设计思路。该项目的核心并不是简单提供一组 sprite prompt 模板，而是提供了一套面向 Agent 的 2D 游戏资产生产流程。​参考项目：https://github.com/0x0funky/agent-sprite-forge​它的基本工作方式是：​代码块​Plain Text用户提出 sprite / map / prop 等资产需求​↓​Agent 理解需求，判断资产类型、动作、帧数、布局和风格​↓​Agent 调用自身可用的 image generation 能力生成 raw asset​↓​Python 本地脚本进行后处理​↓​输出可用于游戏工程的 PNG / GIF / metadata​其中最值得参考的是它对职责的拆分：​•Agent 负责创意判断和流程决策​•图像模型负责生成原始视觉结果​•Python 脚本负责确定性的工程处理​也就是说，参考项目并不指望 AI 一次性输出完美工程资产，而是让 AI 负责视觉生成，再通过脚本完成：​•去背景​•despill​•切帧​•对齐​•统一缩放​•透明导出​•GIF 预览​•metadata 输出​•QC 检查​这种设计思路比较适合迁移到 UI 资产生产中。因为 UI 资产同样存在“视觉生成”和“工程可用”之间的断层：AI 可以生成好看的 UI 效果图，但要进入项目使用，还需要拆分、透明化、去边缘污染、统一命名和质检。​三.Codex Skill仿写思路​基于参考项目，本次没有直接照搬 sprite 生产流程，而是提取其核心模式：Agent原生生图能力+本地确定性后处理，然后将其迁移到静态 UI 资产生产中。​两者的对应关系大致如下：​因此，这个Skill的核心目标被定义为：​将 AI 生成的 UI 效果图，进一步转化为可交付的独立透明 PNG 资产包。​而不是只停留在“生成一张完整 UI 图”。​四.Skill 最终流程设计​设计的Skill流程如下：​1.需求确认​2.整体 UI 效果"
    },
    {
      "group": "创新组",
      "sender": "卓泽",
      "time": "2026-05-09 06:29:32",
      "url": "https://dianchukeji.feishu.cn/wiki/CHZiwHehNizCJKkhZqccilaknMd",
      "content": "日报-卓泽输入“/”快速插入内容260508-日报-卓泽​用户4681用户46815月11日修改一.今日工作内容概述:​•对抖小/微小排行榜头部休闲品类（重点针对二合及AI适配度）的发散调研结束, 进入二合核心玩法的开发阶段​•游戏具体系统拆解与架构与设计(部分完成)​•Unity, Git, Opencode的开发环境配置​二.品类调研相关​微小与抖小热门榜前列的二合游戏​•​排行榜及其具体休闲品类排行榜游戏类型分析​抖小/微小休闲品类调研总结​1.二合品类现状：​◦目前排行榜头部的二合（如《浪漫餐厅》、《四季合合》）基本被“二合+剧情+线性装修”的框架垄断，微小端同理。《Travel town》虽然混变，但大循环基本相同，二合占比稍多。​◦发现的高优适配方向：抖小前列的《合了个合》。这类IAA属性强，游戏复杂度适合作为第一步入手点，且玩法驱动模型更适合AI后续介入开发。​画板2.其他高适配度/AI提效潜力品类 储备记录：​◦箭头消除/车辆消除（如《超级消消》、《套住那只羊》）：双端热门，其资产开发、关卡设计极具扩展性，非常适合AI高度介入，复杂度适中。​◦一笔画/画之谜：抖小热门前列。关卡生成本质为欧拉图创建+图形绘制，有望依靠AI实现自动化关卡生成。​◦AI互动影游（如《显眼包本包》）：天生的IAA品类，资产可依靠工作流与专用模型批量生产并配置进不同剧情分支。​◦高数据表现但AI关卡生成较弱的品类：新型Match2消除（《砖了个砖》）、消除+物理效果（《消个水果》）、拧螺丝+消除+物理（《拯救牛牛》）。此类品类AI提效空间大，但关卡生成的自动化AI介入提升空间不大​三. 后续开发规划​根据今日沟通的明确方向，结束发散进入二合核心玩法的开发阶段。从“二合”核心玩法入手。搭建二合玩法的最基础底层框架（棋盘网格生成、基础物品生成器逻辑、拖拽与合并判定等系统及功能）。先让核心玩法跑起来，在实际开发过程中去搭建开发管线并暴露问题, 解决问题, 并且做好记录.​​"
    },
    {
      "group": "创新组",
      "sender": "王雨默",
      "time": "2026-05-09 01:33:11",
      "url": "https://dianchukeji.feishu.cn/wiki/NzSOwDHlgiPCx9klcKWcxzawnhe",
      "content": "日报-王雨默输入“/”快速插入内容2026.5.8-日报-王雨默​用户2965用户29655月9日修改一.工作内容概述​•持续推进碎片收集系统进度​•尝试使用AI制作图片处理工具，解决之前遇到的“边缘问题”​二.图片处理工具​问题背景​在之前的尝试中，AI生成的单个按钮、图标或面板，视觉上看起来可用，但边缘像素通常不适合直接作为游戏资源使用，体现在如下方面：​•背景不是真实透明背景，而是被绘制上去的真实像素。​•使用AI进行抠图无法解决边缘问题，产出的图片边缘存在大量瑕疵，完全无法使用​尝试思路​尝试使用AI编写工具来进行资源的处理，思路如下：​1.临时背景识别色​使用特定颜色（如洋红色#FF00FF） 作为临时背景识别色工具通过这个颜色判断背景区域。但不能简单地把所有接近#FF00FF的像素都删除，因为素材内部也可能有粉色、紫色高光或装饰。因此需要通过“外部连通区域”来识别真正背景。​2.保留内部质感，清理外部污染​处理原则是：​也就是说，目标不是把素材变成纯扁平图形，而是把它处理成：主体仍然有质感，但外部轮廓干净、透明、无紫边。​3.高像素输入后再缩放导出​如果输入图是高像素版本，例如目标尺寸的 3 倍或 4 倍，工具可以先完成边缘处理，再缩小到目标尺寸。​这样可以减少：​◦紫边；​◦锯齿；​◦AI 生成噪点；​◦边缘不稳定像素。​但也要注意：​◦小高光可能变弱；​◦极细描边可能变淡；​◦图标细节可能略糊。​所以缩放需要使用高质量算法，并允许轻微锐化。​​流程原理梳理​1.颜色距离检测：判断像素是否接近背景色​工具首先计算每个像素与#FF00FF的颜色距离。​背景色为：​代码块​Plain Text#FF00FF = RGB(255, 0, 255)​颜色距离计算：​代码块​Plain Textdistance = sqrt((R - 255)^2 + (G - 0)^2 + (B - 255)^2)​距离越小，说明像素越接近背景色。​这一步的作用是：​•识别纯背景像素​•识别接近背景色的混色像素​•辅助判断紫边污染​不会直接删除像素，只是生成“背景候选区域”。​2.泛洪填充：只识别外部背景​仅靠颜色距离还不够，因为素材内部也可能有类似颜色。​因此工具从画布四周开始做泛洪填充：从图片四条边缘开始，找到接近 #FF00FF 的像素，向相邻像素扩散，只把与画布外部连"
    },
    {
      "group": "创新组",
      "sender": "王雨默",
      "time": "2026-05-08 01:50:47",
      "url": "https://dianchukeji.feishu.cn/wiki/KRxGwTZ0miRVMMk0fjPcIVv7nge",
      "content": "日报-王雨默输入“/”快速插入内容2026.5.7-日报-王雨默​用户2965用户29655月8日修改一.工作内容概述​•碎片收集系统数据框架、UI初步搭建​•实现碎片拼图效果绘制逻辑​•基于昨日进度，继续尝试GPT-Image2生图​​二.碎片拼图效果实现​预期效果​1.碎片拼图视觉效果​◦碎片海报应当呈现接近真实拼图的效果，海报外边缘保持平直，内部碎片边缘呈现凹凸互补，而不是简单的矩形切图。​◦每张海报会根据配置被切分成不同数量的拼图碎片，例如 4x6、5x6、9x15 等。​◦不同切分数量下，碎片形状可以不同，但海报内容必须保持连续。同一张图片在同一归一化位置上的采样内容应保持一致，不会因为碎片数量变化导致整张图案整体偏移或每片独立拉伸。​​2.轮廓线表现​◦轮廓线只用于表达“未收集区域”的拼图形状，不干扰已经收集到的海报内容。​◦已填充碎片不显示轮廓线，避免完整海报画面被线条切碎。​◦玩家已经收集到的区域应当更像真实图片，而不是一堆被描边的小块。未填充碎片继续显示拼图轮廓，用来提示剩余空位的位置和形状。​◦轮廓线应当粗细稳定、透明度一致。相邻未填充碎片之间的共享边只绘制一次，避免左右或上下两个碎片重复描边，导致线条叠加变粗、变亮。​​3.飞入填充动画​◦新获得并分配的碎片不会直接瞬间出现在海报上，而是通过飞入动画表现“获得并填入”的过程。​◦动画开始前，目标位置仍然显示为空位轮廓。系统会创建一个临时飞行碎片，让它从碎片入口或广告按钮附近飞向目标海报位置。​◦飞行中的碎片使用与目标位置一致的拼图形状和海报贴图内容，避免出现飞行时和落地后视觉不一致的问题。当碎片飞到目标位置后，临时飞行节点会被移除，目标位置正式显示为已收集碎片，同时该位置的轮廓线消失。​◦整体流程为：碎片飞向海报 → 填入空位 → 海报内容恢复​​实现思路​1. 拼图视觉表现​拼图渲染的核心由PuzzlePosterRenderer和PuzzleShapeGenerator配合完成。​•PuzzleShapeGenerator 负责生成碎片形状。系统会根据海报的行列数和 seed 生成一张边缘表。海报外边界固定为平边，内部边缘随机生成凸起或凹槽。相邻碎片读取同一条边，但方向相反，因此可以保证凹凸关系互补。​•每个碎片最终会被转换成一组多边形点。平边直接连接，凸起和凹槽则通过曲线采样生成。为了交给"
    },
    {
      "group": "创新组",
      "sender": "卓泽",
      "time": "2026-05-07 22:56:48",
      "url": "https://dianchukeji.feishu.cn/wiki/NjkVwE5b2iG9wbksmy5ciSqDnDp",
      "content": "日报-卓泽输入“/”快速插入内容260507-日报-卓泽​用户4681用户46815月9日修改一.今日工作内容​•了解二合品类各类型不同的游戏, 部分调研了其他抖小排行榜前列品类的游戏​•初步体验浪漫餐厅, 初步拆解整体循环与游戏逻辑​二. 工作内容概述​​1. 《浪漫餐厅》系统循环初步拆解​《浪漫餐厅》属于典型的二合+模拟经营的复合品类。其系统融合了合成类的空间管理+经营类的长养成​画板​•循环上: 将长线的餐厅建设目标，切割为无数个即时可见的合成配方。将长线积累的模板为可视化的微小正反馈, 在合成大件产生快感的同时, 把抓马而富有悬念的剧情与线性装修作为奖励, 平滑丰富了玩家的体验曲线走出，掩盖了一般长线积累的枯燥感。通过生成器的冷却时间与体力恢复机制，控制玩家的单次游戏时长与内容消耗速度，培养碎片化登录习惯。​•背包上:棋盘的网格数量是游戏内的隐性资源约束。随着高级物品的滞留、不同生成器产出路线的交叉，空间压缩驱动玩家进行资源取舍，或通过内购（购买临时背包、加速冷却道具）来消除\"临门一脚完成合成, 却功败垂成\"的损失干。​关于二合类后续计划:​•作为IAP游戏, 许多相关资料提到浪漫餐厅的短期活动对于其营收有重要影响, 当前还没体验到对应游戏内容, 希望后续体验过程中能够截取部分进行拆解​•从借鉴角度说, 作为IAP, 是要对其进行IAA改造? 改造从什么角度入手改造? 是否考虑其他二合+品类玩法(例如? 暂时想不起来名字), 局外大量与剧情/视觉表现相关的, 去除后用什么内容衔接循环? 也许需要调研其他二合品类, 例如Travel Town这样更重玩法而非剧情与线性装饰获取大循环的​​​2 关于其他游戏品类的简单调查-休闲游戏市场品类简要机制分析​休闲游戏的本质是对人类碎片化时间中情绪变化与注意力的精细化管理。当前部分排行榜前列游戏可按系统驱动力划分为以下模块​将近期市场典型作品与上述基本盘进行横向对比，可清晰提取出其在系统设计与受众心理捕获上的分化路径：​​​"
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      "group": "创新组",
      "sender": "王雨默",
      "time": "2026-05-07 01:07:15",
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      "content": "日报-王雨默输入“/”快速插入内容2026.5.6-日报-王雨默​用户2965用户29655月7日修改一.今日工作内容概述​•初步了解抖音平台云服务相关内容，规划后续开发内容​•完善账号数据框架相关内容，并为后续云服务接入做准备​•GPT Image-2使用尝试​​二.账号数据相关​游戏核心数据层重构完毕​•完成了“碎片收集”、“生存模式”和“皮肤系统”三大数据模块的独立拆分。​•将所有新模块统一集成到玩家主数据中，彻底清理了旧版的零散字段和废弃代码，使数据结构更加清晰。​​抖音云存档方案​•查询了解抖音云官方文档，计划以“云托管”方式接入云存档，同步输出相关设计文档和后续开发计划的修改。​•搭建了全新的本地存档管理机制，在不改变原有游戏功能的前提下，为后续连接云端搭好了框架。​​三.GPT Image-2 使用尝试​尝试目标​•通过 AI 生成与后处理方式，获得可直接用于游戏工程的，可直接交付的UI分层资源。​​尝试记录​直接生成并拆分分层 PSD 文件​•尝试内容​◦基于完整主界面效果图，尝试将画面中的 UI 元素按功能模块拆分，并输出为 Photoshop 可打开的分层 PSD 文件，目标是让每个元素成为单独图层，并保持原图中的尺寸和位置。​测试图片​•结果表现​◦PSD 文件可以生成，也可以在 PS 中打开，但实际资源质量不满足工程使用要求。​◦主要问题包括：​​​32%32%37%完整 UI 图本质上是一张合成后的图片，元素之间已经发生了遮挡、融合、抗锯齿混合和阴影叠加。后期再拆分时，只能近似抠图，无法还原成原始设计图层。​B站相关的Image-2生成分层PSD的视频演示，案例均为元素相对较少的海报图片，且没有切图资源质量展示的环节，参考价值有限。​​每个元素单独输出为透明背景 PNG​"
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    {
      "group": "创新组",
      "sender": "卓泽",
      "time": "2026-05-06 21:58:20",
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      "content": "日报260506输入“/”快速插入内容日报260506​用户2349用户23495月7日修改本日主要做了的事情：​今天主要做了两块事情：​1.入职准备，包括与新员工相关的入职培训通用办公环境的配置，软件安装等前期准备​2.尝试确定接下来要做的项目的主题​a.尝试进行项目组的目标对齐​b.休闲类/AI原生题材游戏的调研​c.开始撰写项目立项案初稿​本日工作总结：​今天主要还是适应环境，还有一些疑惑希望能够在后续出的初稿得到解答​"
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    {
      "group": "创新组",
      "sender": "王雨默",
      "time": "2026-05-01 02:38:52",
      "url": "https://dianchukeji.feishu.cn/wiki/Gh8cw3QnJiplq1k2lmFcajidnHl",
      "content": "日报-王雨默输入“/”快速插入内容2026.4.30-日报-王雨默​用户2965用户29655月1日修改一.工作内容概述​•开始账号数据框架搭建，完善体力系统相关功能​•工作流优化探索，尝试引入Codex审查步骤；结合Obsidian进行相关文档、开发日志整理。​​​二.工作流优化探索相关​尝试使用 Codex 插件进行功能审查​1.背景与痛点​目前中大型功能由 Agent Team 协作完成后直接提交，缺少独立的外部审查环节，即使原流程中已经有审查验证步骤，还是会有BUG遗漏。​​2.今日实践​在ClaudeCode里安装了Codex插件，在体力系统代码完成后，执行了/codex:review。Codex 作为\"外部 reviewer\"，从第三方视角审查了工作树 diff，审查范围覆盖全部变更文件。​​3.效果评估​•效果&成本收益：审查耗时约 3-5 分钟，成功发现4个有效问题。​•后续考虑：将这一步骤作为复杂功能（涉及多文件改动）的固定收尾步骤​​4.待优化点​•触发方式：目前 Codex review 是手动触发（/codex:review），后续可考虑写入rules，在AgentTeam交付后自动提醒是否要启动Codex review​​Obsidian 文档与开发日志体系​1.背景与痛点​项目文档和开发日志之前分散在三个地方：​•CLAUDE.md：项目总体说明，更新频率低​•memory文件：对话上下文中的记忆片段，跨 session 易丢失​•对话上下文：即时讨论，压缩后不可回溯​这种分散导致：​•跨 session 复盘困难，需要翻阅多段对话才能还原完整上下文​•技术决策缺少归档，后续重复讨论同样问题​•待办事项散落在各处，容易遗漏​​2.今日实践​Obsidian Vault 与项目仓库联动​•将Obsidian-Vault/目录纳入项目仓库，实现文档与代码版本同步​•开发日志按日期归档，命名格式YYYY-MM-DD.md，便于按时间线回溯​​"
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    {
      "group": "dc战略问题研究院",
      "sender": "胡辉俊",
      "time": "2026-05-19 01:11:08",
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      "content": ""
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    {
      "group": "dc战略问题研究院",
      "sender": "夏莲",
      "time": "2026-05-19 01:10:55",
      "url": "https://fcnlycv6dd0w.feishu.cn/docx/KlGYddZoOo2UD9xIEVgcNqQ3n5c",
      "content": "日报-夏莲输入“/”快速插入内容2026.05.18-日报-夏莲​用户4109用户41095月19日修改一、工作内容概述​1.完成三份汇报文档：文字版报告、PPT报告、整改报告​2.了解学术研究Agent​​二、了解学术研究 Agent​近一年，学术 AI Agent 研究从单点辅助工具转向了“科研流程型 Agent”。主要覆盖文献检索、假设生成、代码实验、数据分析、图表生成、论文写作和自我评估等环节。​​（一）科研协作者类 Agent​代表：SciSciGPT、Google AI co-scientist​强调在人类研究者主导下，AI 作为科研助手或协作者参与具体环节。主要帮助研究者完成文献理解、问题拆解、数据分析、结果解释和研究方案生成。​【SciSciGPT】​论文：SciSciGPT: advancing human–AI collaboration in the science of science​发表期刊 | 年份：Nature Computational Science（2025 年 12 月）​解决的问题：论文认为，现在科研越来越依赖大规模数据和复杂计算方法，但这会带来很高的技术门槛。研究者可能有研究问题，但需要自己完成数据库理解、数据清洗、SQL 查询、代码分析、可视化和结果检查，效率低、门槛高。​常规科研分析流程：文献检索 → 找数据 → 理解数据库结构 → 写 SQL / Python / R → 做统计分析 → 画图 → 检查结果 → 反复修改。​系统架构：5 大智能体协同​1.ResearchManager （总控-拆解任务）​2.LiteratureSpecialist（文献专家）​负责科学学领域文献检索、知识提取、综述生成与引用溯源的专业智能体，核心通过领域专属检索增强生成架构实现精准知识调用，降低大模型幻觉风险。​完整工作流程：​◦根据用户的研究问题，生成规范的检索问题​◦LLM 自动识别并应用元数据过滤条件，可限定仅检索文献的摘要、方法、结果、讨论等特定章节​◦使用 HyDE（假设文档嵌入） 生成多个与问题相关的 “假设段落”​◦用这些假设段落与SciSciCorpus（科学学文献库）中的文本片段进行向量相似度匹配​◦对检索到的内容进行整合、归纳与解读，生成带学术引用的综述性回答​核心功能补充：​◦可根据问题需要，对摘要、方法、结"
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    {
      "group": "dc战略问题研究院",
      "sender": "莫润麟",
      "time": "2026-05-19 01:10:51",
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      "content": "日报-莫润麟输入“/”快速插入内容2026.5.18-日报-莫润麟​用户5855用户58555月18日修改今日内容​①整理导师反馈整改内容汇总​②交叉检验开题报告、PPT 与整改汇总​③AI辅助工具搭建：基于Gemini Gem的DBA开题报告智能评审​一、整理导师反馈整改内容汇总​重点将各项反馈拆解为：​•教授提出了什么问题；​•如何理解该问题；​•对应在 PPT 或文字版开题报告中做了哪些调整；​本次整理重点覆盖：​•七机制主次分层与理论展开；​•公平性、激励性等机制边界澄清；​•互动性、流动性动态分析边界补充；​•两团体模型向多团体场景的承接说明；​•变量构建、机器学习识别与治理输出路径补强。​二、交叉检验开题报告、PPT 与整改汇总​对当前最新版开题报告正文、答辩 PPT 和整改说明材料进行了交叉核对，重点检查三类问题：​1. 教授建议是否真正落实到材料中​•核实七机制展开、游戏案例补充、文献空白、理论与实证分开、治理输出等关键修改，均已在 PPT 中体现。​2. 整体质量审核与阶段性评分​•从DBA 开题标准和三位教授反馈要求两个维度，对当前材料的完整度、逻辑性与说服力进行复核。​•综合判断：当前版本已较好回应核心修改意见，研究问题、理论框架、实证路径与治理落点基本闭合，具备进一步提交审阅的条件。​•阶段性评分：​◦开题报告正文：89–91 分​◦答辩 PPT：88–90 分​◦整改汇总：92–94 分​•当前主要剩余工作，已从“大结构修改”转入细节精修、答辩口径凝练与潜在追问准备。​3. 整改汇总是否准确反映已完成改动​•对照材料后确认，整改说明与当前版本总体一致，能够较完整地展示“导师建议—修改动作—落实结果”的对应关系。​​三、AI辅助工具搭建：基于Gemini Gem的DBA开题报告智能评审​（一）搭建背景与目标​痛点：这几轮开题报告修改下来，院长和两位教授每轮都会提出新的优化方向，涉及问题意识、理论逻辑、方法路径、治理落点、文字表达等多个维度。每次修改后，存在两个实际困难：​1.很难快速自查\"上轮意见是否真正落实了\"​2.不容易全面排查\"还有哪些薄弱环节没被发现\"​想法：把三位教授多轮反馈中逐渐形成的评审标准和修改逻辑，结构化地沉淀成一个AI评审工具，在每次提交前做一次结构化自查，提前发现逻辑断点和表达模糊的地方，减少被打回修改的次数。​🔎核心目"
    },
    {
      "group": "dc战略问题研究院",
      "sender": "陈楚真",
      "time": "2026-05-18 23:55:05",
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      "group": "dc战略问题研究院",
      "sender": "张家振",
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      "url": "https://ocnmca6f1o0p.feishu.cn/wiki/FFlCweEYqiBlPPkSUzHc1S6bnIc",
      "content": "日报-张家振输入“/”快速插入内容2026.5.16-日报-张家振​用户9559用户95595月17日修改工作内容概述​1、参加老李的游戏课​一、游戏课学习要点​（一）设计范式四大关键元素​•土地与空间约束​这是率土-Like最底层的规则基石。玩家的一切行为最终都指向土地。它是唯一资源来源、战力投射的载体，更是赛季终极目标本身。核心铁律只有一条：只能攻占与自己领地相邻的格子。这条简单规则，将整张地图变成巨大的战略棋盘，每一次扩张都必须一寸一寸地“铺路”。空间由此转化为最稀缺的资源，关口、码头、峡谷因之成为必争之地，铺路的方向、速度与路线选择，本身就是一场无声的战争。​•强制联盟​率土-Like从设计上就拒绝了独狼。不加入同盟，永远无法触及赛季的最终胜利——攻占洛阳、夺取霸业所需的兵力规模与资源调度，远超任何个体所能企及。这本质上是一种“强社交”：无论玩家性格如何、偏好何种玩法，只要想体验完整内容，就必须进入集体，进而卷入分工、沟通、信任、背叛、外交这一整套人类社会的经典戏剧。强制联盟，是整个品类社交生态的发动机。​•公平战斗​公平战斗是率土-Like与“数值碾压型”游戏的分水岭。核心主张很明确：战斗结果应由策略决策的质量决定，而非由谁花钱更多、谁入坑更早来决定。数值有影响，但不能是决定性的。从产品演进看，方向清晰而坚定：不断减少纯数字差异，丰富策略维度，拔高博弈价值。《率土之滨》建立了基础的克制与战法框架，《三国志·战略版》在技能设计与阵容搭配上持续深化，《三国谋定天下》则进一步通过战法发动率的稳定化设计、平民“神队”的主动塑造，让“策略正确”比“充值更多”更有分量。​•赛季制​游戏玩久了，头部优势滚雪球般膨胀，后来者翻盘无望；而大部分目标达成后，玩家又会坠入无事可做的空虚。赛季制的答案干脆利落，定期重置赛局，翻盘重来。它进行了精细化的取舍：保留个人资产（武将、战法、装备）与操作经验，重置服务器状态（土地归零、城池易主、同盟洗牌）。这创造出一种独特体验——你比上个赛季更强了，但面对的局面又是全新的。赛季时长决定玩家多久进入疲劳期，也框定了商业化节奏；重置范围在积累感与公平性之间走钢丝；配对机制——下赛季与谁为敌、如何分组——更是决定体验质量的关键变量。《三国谋定天下》缩短赛季节奏，加快了“重开一局”的频率以维持新鲜感，但这也暴露了新问题：若匹配质量不高、长草期填充不"
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    {
      "group": "dc战略问题研究院",
      "sender": "夏莲",
      "time": "2026-05-17 01:36:02",
      "url": "https://fcnlycv6dd0w.feishu.cn/docx/TXNAdSOe2oLdrLxYswZckoR9nUd",
      "content": "日报输入“/”快速插入内容2026.05.16-深圳研究部日报​用户2119用户2119用户5855用户58555月17日修改参加《老李的游戏课》36期培训课​深圳研究部参与人员：夏莲、莫润麟、胡辉俊、张家振​本期主题：关于“率土LIKE-SLG产品系列”的分析探讨​​一. 《\"降肝减氪\"引发的系统重构与生态演化》​分享人：广州战略研究部 陈楚真​（一）重点提炼​1.市场破局：降肝减氪的底层框架重构​•率土类SLG的核心痛点是三高门槛：​◦高时间成本（需手动铺路、定闹钟打城）​◦高氪金成本（以《三战》\"孙10万\"锁卡机制为典型）​◦高社交成本（强同步性考核），导致品类长期小众​•三谋的破局路径是将劳动密集型模式重构为策略与社交主导的自立运行模式：​◦减氪：取消锁卡、降低保底、缩短养成周期、压缩付费差距，平民玩家拥有完整参与链路​◦降肝：自动铺路、预约打城、结义托管，将机械性重复操作交给系统，玩家专注决策与社交​2.副作用：长草期结构性问题​•降肝减氪使内容消耗速度指数级加快​◦三谋赛季有效时间从约50天压缩至14天左右，较三战/率土加速3-4倍，玩家有60%时间处于长草期​•赛季无法无限压缩（大小月卡回收周期、社交磨合需求、高CAC向LTV回收压力）​◦使长草期成为商业模型与体验节奏错位的结构性矛盾，并衍生两大问题：​▪游戏沦为签到工具，活跃与付费大幅下滑，运营压力实际转嫁给管理层​▪玩家获得充足时间研究匹配算法、进行跨服外交，长草期成为博弈温床​3.生态危机：匹配机制被攻克与控红现象​•匹配机制以200人战队为单位进行实力配平，初衷是打破阶级固化​•但精准匹配导致激励不相容：世界杯高强度激战与郊区躺平所获霸业奖励相同，理性玩家自然倾向后者。​▪️衍生控红行为​管理层借助外部工具（如\"朋友1号\"小程序）评估账号红度，招募时刻意压低战队评分，精准落入郊区实施降维打击​两支控红联盟郊区相遇后，往往进一步达成种田协议共谋分奖，生态加速走向死寂。直接修改匹配算法打补丁的方式治标不治本，且存在误伤正常玩家的风险。​4.官方治理：冠军服机制​核心逻辑是不禁止控红，而是用更高收益覆盖低效最优解，让玩家理性选择与系统目标对齐​•机制设计​◦服务器内玩家通过战役规模、杀敌数量、推进格数、技能使用效率等多维度积累热力值​◦热力值达标后普通服升格为冠军服，解锁稀有红兵红马拍卖、专属外观、"
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      "group": "dc战略问题研究院",
      "sender": "夏莲",
      "time": "2026-05-17 01:35:58",
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      "content": "日报-深圳研究部日报输入“/”快速插入内容2026.05.16-日报-深圳研究部日报​用户4109用户4109用户5855用户58555月17日修改一、工作内容概述​1.针对调整问题进行整改​​二、问题整改​（一）“多人”概念需要前置交代​提出问题：​目前对“多人”的解释不够清晰。需要在论述前段讲清楚多人的具体含义，以及围绕这一主题要解决什么核心问题，并通过文献综述支撑关键问题的提出。​调整说明：已新增并前置“多人社交竞争”的概念界定内容。​已调整内容：​1.新增“概念界定：多人社交竞争游戏​所称“多人游戏”并非简单指人数，而是个体嵌入团体、团体进入赛局、赛局置于竞赛中的多层嵌套竞争结构，因此平台治理的重点不再只是单局胜负，而是持续投入、组织协作与生态稳定。​2.补充“单人 / 简单竞技”与“多人社交竞争”的对比​从核心驱动要素、交互特征、平台角色和管理重点四个方面说明区别。​3.突出本文研究对象的多层嵌套结构​通过结构图展示个体、团体、赛局、竞赛之间的层级关系，说明持续投入不是单一用户行为，而是多层结构共同作用的结果。​75%​25%（二）背景部分关键理论锚点需要更突出​提出问题：​当前开题报告中“从增量到存量经营、平台治理体系构建、机制设计、制度解决”等关键理论锚点存在感偏弱，需要进一步突出。​调整说明：背景部分已重新强化理论锚点的递进表达。​已调整内容：​1.突出“从增量扩张到存量经营”​通过行业数据说明游戏行业用户红利减弱，平台增长重心从新增用户扩张转向现有用户长期参与和深度运营。​2.突出“规则机制”作为平台治理工具​明确说明：投入衰减不是单纯内容吸引力下降，而是规则机制如何影响参与者持续投入的问题。​3.补充文献基础与研究空白​将平台治理、游戏参与、竞赛设计和团队协作等文献作为理论基础，说明现有研究对团体赛季制竞赛中的“规则机制—持续投入”解释仍不足。​4.进一步落到研究问题与治理路径​将研究问题整理为“机制抽象、关键识别、关系解释、异质性治理”四个递进问题，为后续规则优化和治理输出做铺垫。​（三）背景部分需要从具体游戏问题切入​提出问题：​1.虽然结构完整，但游戏行业最有特色、最有画面感的内容没有展示出来。要加入真实游戏截图、玩家动态和业务场景，让理论框架有具体落脚点。​2.建议一开始从企业具体游戏问题切入，先展示并验证问题存在，再用理论机制展开，这样"
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      "content": "日报-莫润麟输入“/”快速插入内容2026.5.15-日报-莫润麟​用户5855用户58555月16日修改今日内容​①优化调整开题报告内容​②制作PPT​一、优化调整内容​（一）问题三：互动性与流动性的长期动态分析路径需要进一步说明​提出问题：​互动性机制与流动性机制本质上都属于长期动态机制，但当前博弈论推导更多是在刻画机制成立的理论条件与均衡逻辑，容易被理解为用相对静态的模型直接替代长期动态效应本身的识别。​具体而言：​•互动性关注的是团体之间在重复互动中，是否会逐渐形成默契避战、低竞争合作甚至类共谋关系​•流动性关注的是成员迁移、联盟扩张与组织结构固化，是否会在跨期演化中放大强者集聚与结构垄断风险​因此，需要进一步明确：理论推导主要用于说明动态机制何以形成，而互动性与流动性的真实长期影响，仍需结合跨期跟踪、动态数据或规则变化观察进一步分析。​调整说明：​围绕这一建议，已从理论边界说明与后续动态识别路径补充两个方面，对互动性和流动性机制完成优化。​1. 已补充互动性机制的动态分析边界​对应位置：互动性机制——\"理论推导\"结尾​在互动性理论推导结尾新增说明，明确重复博弈模型主要用于刻画：​•低竞争稳态为何形成​•默契避战关系为何可能稳定存在​•平台规则可能通过何种方向进行调节​但团体间竞争互动是否会在真实生态中持续弱化、跨轮次或跨赛季演化、最终形成稳定的默契避战关系，仍属于长期动态过程，不能仅由理论推导直接替代其经验识别。​这一调整进一步厘清了：互动性模型负责解释形成逻辑，长期动态效应仍需在后续经验分析中谨慎识别。​2. 已补充互动性机制的后续动态识别路径​对应位置：互动性机制——\"现实规则映射与经验识别\"部分​在互动性经验识别部分进一步补充，互动性具有明显的跨轮次、跨赛季演化特征，后续可结合以下方向进行持续观察：​•定期跟踪与更长周期数据​•固定对手关系变化​•竞争强度变化趋势​•低竞争合作迹象的识别​同时补充了更具拓展性的识别思路：在业务条件允许时，可进一步考察匹配重组、轮次去重或外部扰动规则变化与互动性状态之间的关系。​该表述回应了教授关于\"定期跟踪\"与\"通过机制变化观察影响\"的建议，但仍保持审慎，不将其写成当前研究必须完成的实验任务。​3. 已补充流动性机制的理论解释边界​对应位置：流动性机制——\"理论推导\"结尾​在流动性理论推导后新增说明，明确当前流动性模"
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      "group": "dc战略问题研究院",
      "sender": "张家振",
      "time": "2026-05-16 01:51:05",
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      "content": "日报-张家振输入“/”快速插入内容2026.5.15-日报-张家振​用户9559用户95595月15日修改工作内容概述​1、学习并实践制作知识库​😄昨日旁听了千山项目组同事关于知识库的分享，收获颇丰。计划借助 Cursor 工具动手开发一款知识库应用，在实践中理解知识库的构建与应用流程。​一、RAG 系统简述​RAG 在知识库中的作用是：将大语言模型与外部知识检索相结合，使知识库从被动存储升级为能够主动理解问题、实时召回相关信息并生成有据可依的精准答案的智能系统。​RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种让大模型在回答问题前先从外部知识库检索相关信息的架构。其核心流程为：用户提问 → 从知识库检索相关内容 → 将问题和检索结果拼接成 Prompt → 大模型生成答案。​RAG 的核心价值在于解决大模型的两个局限：知识截止日期问题和幻觉问题。通过外挂知识库，模型无需重新训练就能访问最新或私有的知识，且回答有据可查。​二、RAG 系统组成​1.数据摄取层：支持多种格式文档的解析和加载（PDF、Markdown、网页等）。​2.文本切片：将长文档按语义或长度切成小块，保证每块信息完整且便于检索。​3.Embedding 模型：将文本块转换为向量，实现语义级理解。​4.向量知识库：存储和检索 Embedding 向量，支持语义搜索。​5.全文检索引擎：基于关键词匹配的搜索能力，补足向量检索的短板。​6.大语言模型：基于检索结果生成最终回答。​7.编排层：串联检索和生成流程，处理交互逻辑。​(一) Embedding 模型​能将文本、图片等非结构化数据转换成固定长度数字向量（一串数字）的神经网络模型。这个向量可以看作数据的“语义坐标”，意思相近的文本，其向量在数学空间中的距离也接近。​能干什么​1.语义搜索：不依赖关键词字面匹配，用户输入“我想吃水果”能找到“我吃苹果”的笔记。​2.文本聚类与分类：自动将相似内容的笔记归到一起。​3.作为大模型的输入基础：所有大语言模型内部都在使用 Embedding 来理解文字，RAG 中检索出的文本块最终也以此形式参与后续生成。​知识库中的作用​Embedding 模型负责将笔记内容和用户问题转化为向量，存入 Chroma 向量数据库。用户提问时，系统用同一模型将问题向量化，再由 Chro"
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      "content": "日报-黄静雯输入“/”快速插入内容2026年5月15日工作日报-黄静雯​用户3579用户35795月16日修改一、工作内容概述​1.参加GGS2026全球游戏峰会​​二、GGS2026全球游戏峰会收获与思考​今天参加GGS2026全球游戏峰会（AI研发&中台专场），涵盖了游戏公司在AI爆发时代下的战略选择、从立项、研发、运营、数据分析迭代等各个方面深度应用AI的实践分享，同时也反映出AI时代下对组织文化、架构、工作流、人才提出了新的要求​（一）总体判断：AI正在改变游戏公司的组织竞争方式​本次几场分享共同指向一个趋势：​AI对游戏公司的影响，不只是个人工具提效，而是在重构游戏公司的产品孵化、研发协作、运营迭代、数据决策和组织知识沉淀方式，头部和腰部游戏公司已经进入重构组织生产系统的阶段​游戏公司的竞争正在从“单个项目组能力”扩展至：​•是否有高频创意验证机制​•是否有AI辅助研发工作流​•是否有统一数据与业务语言​•是否有运营/数据/研发高度协同能力​•是否能把项目经验沉淀成AI可调用资产​•是否能让组织持续学习，而不是每次从零开始​​（二）买量驱动公司更容易吃到AI创意验证红利​冰川网络是一家买量和数据驱动特征很强的游戏公司，和三七类似。它们不是单纯相信创意，而是更相信：​高频测试、数据反馈、快速筛选、放大赢家​冰川网络副总在分享里提到：​1.“好游戏”的定义不是抽象的“艺术表达”或“精品叙事”，而是非常贴近买量模型——吸量、好玩、后端商业化成熟​2.“好游戏”必须吸量、能让玩家玩下去，并且能在游戏内形成消费​3.爆款有概率性，在同样时间和成本下验证更多方向，就可能提高命中机会​他们今年建立了“AI游戏超级个体小组”，核心逻辑是通过AI降低创意验证成本，用更低成本、更高频率验证更多产品机会。过去一个想法要拉程序、策划、美术，可能要2—4周甚至更久，现在可以通过AI快速生成HTML5 Demo，并当天迭代多个版本​​AI对买量型公司当前确实更有利，因为AI强化的是它们原本就擅长的“流量—素材—数据—验证—放大”系统。这不是说AI让创意本身更容易成功，而是AI让失败更便宜，让筛选更快，让潜在赢家更早被发现​•AI降低的是试错成本，不是成功难度​•AI Demo不等于可上线(有商业化能力）产品​•高频生成创意会快速内卷​•长期优势仍然取决于用户理解、产品判断、商业化承接"
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      "content": "日报-黄静雯输入“/”快速插入内容2026年5月14日工作日报-黄静雯​用户3579用户35795月15日修改一、工作内容概述​1.《三国：谋定天下》、《三国：天下归心》、《三国：冰河时代》、《我的花园世界》体验​2.面试​3.研究组AI研究工作流与产品认知资产库搭建推进​4.创新组全栈 AI 开发方向思考及工作流搭建​​二、研究组AI研究工作流与产品认知资产库搭建推进​原定开发计划包括：​1.三谋三张 draft 卡正式入库 review（已完成）​2.固化 MECH / REPORT / ORG 同源拆分规则（未开始）​3.中规模增量同步验证（未开始）​4.分类候选产物可读化（未开始）​5.target 写回知识库的触发条件梳理（未开始）​（一）今日迭代内容​1.完成《三国：谋定天下》演武大会三张知识卡正式入库​•对三张卡进行了正式入库前 review，并完成正式入库状态切换​•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：​◦MECH 卡：回答“机制如何成立”​▪重点沉淀规则结构、机制模型、设计逻辑和可迁移机制​◦REPORT 卡：回答“机制为什么对产品有价值”​▪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​◦ORG 卡：回答“机制如何影响玩家组织与参与结构”​▪重点沉淀组织压力、参与门槛、协作方式和组织生态影响​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​后续会继续扩大资料规模，单篇材料里会同时包含：​•机制规则​•产品判断​•用户反馈​•组织生态​•商业化推演​•竞品对比​•后续行动建议​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：​•机制​•产品观察​•组织生态归​•商业化推演保留证据边界​•C 类推演判断非客观事实​​•点击查看详情：​◦《三国：谋定天下》演武大会 P0 知识资产案例​◦战略研究部 AI 研究工作流总览​🤔AI 研究工作流建设不能只"
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      "content": "日报-莫润麟输入“/”快速插入内容2026.5.14-日报-莫润麟​用户5855用户58555月15日修改今日内容​①根据新一轮优化建议进行调整​②参加AI分享会​一、优化调整内容​（一）问题一：公平性与激励性机制边界需要进一步厘清​提出问题：​在七机制框架中对公平性与激励性分别进行了理论建构，但二者在表达和指标选择上存在一定的相近性。​具体而言：​•公平性机制主要通过赛局内团体能力差异、离散程度等指标进行刻画；​•激励性机制中使用奖励分布基尼系数G表征奖励结构集中程度，也带有“差异分布”的含义。​因此，需要进一步讲清：公平性与激励性究竟分别解释什么问题，二者是否存在概念或指标层面的重叠。​🔎调整说明：​当前已从机制界定、边界说明和指标解释三个层面完成优化，进一步明确：公平性关注竞争结构，激励性关注奖励回报结构。​1.已优化激励性机制的界定表述​对应位置：博弈论推导部分——“基于激励性的机制探讨：奖励梯度驱动”之“机制界定”​原文中“竞赛奖励首先是一个分配问题”的表述，容易使激励性与公平性产生“分配差异”层面的联想。​现已调整为：​激励性并不关注奖励是否平均分配，而关注不同名次之间的回报梯度如何设置，以及奖励梯度能否持续驱动参与者追加投入。​通过这一调整，激励性的核心问题进一步明确为：​奖励结构如何形成持续竞争刺激。​2.已补充公平性与激励性的边界区分​对应位置：激励性机制界定部分​在激励性机制正式展开后，新增了对二者边界的专门说明：​•公平性关注的是：​赛局形成时，竞争对象之间的能力差异是否过大，参与者是否处于一个仍具有可竞争性的比较空间。​•激励性关注的是：​在竞争已经成立的前提下，奖励梯度与回报差异能否继续强化参与者的投入动机。​由此进一步明确：​公平性作用于竞争结构，激励性作用于回报结构；前者回答“竞争空间是否值得进入”，后者回答“进入竞争后是否仍值得持续投入”。​3.已澄清奖励分布基尼系数G的指标含义​对应位置：激励性机制理论推导部分​针对“基尼系数是否会被理解为公平性指标”的疑问，现已在正文中补充说明：​本文使用奖励分布基尼系数 G，并非用于判断赛局竞争是否公平，而是用于刻画奖励梯度的集中程度，即奖励结构是过于平缓、适度分层，还是过度向头部集中。​这一修改使基尼系数G的机制归属更加清晰：​•公平性指标：刻画赛局内竞争能力差异；​•激励性指标：刻画奖励回报"
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      "group": "dc战略问题研究院",
      "sender": "张家振",
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      "content": "日报-张家振输入“/”快速插入内容2026.5.14-日报-张家振​用户9559用户95595月15日修改工作内容概述​1、学习分析Claude Code、Hermes Agent、OpenClaw这个AI Agent机制实现的差异​一、上下文管理​1.Claude Code​◦会话内：围绕当前任务串成一条主线，工具调用结果按时间顺序往里接；快把上下文窗口占满时，会自动压缩整理，并留下能看懂的检查点。遇到子任务会开并行时间线去跑，不让探索过程的细枝末节冲乱主线。权限判断这类旁路工作，会单独用一份裁剪过的对话片段来做，不和主上下文搅在一起。​◦会话外：没有统一的记忆模块，长期需要记住的东西，就靠仓库里常规的 Markdown 和文档，由人或 Agent 自行维护。好处是灵活、和工程目录融为一体，缺点也很明显：膨胀了没人管，得靠 Git 评审这类手段来兜底。​2.Hermes Agent​◦会话内：按聊天时间线自然推进，内置用量感知，一旦超过比例阈值就触发压缩。压缩时会刻意保留开头几条和末尾几条，中间部分做收束；很早之前的工具长输出，通常被替换成一句简短说明，腾出空间但不假装那部分内容还在。​◦会话外：在固定位置维护两份 Markdown 笔记——一份记“事实记忆”，一份记“用户偏好”。条目之间用固定分隔符分段管理，像一张张小卡片，方便追加、替换或删除某一条，不用整篇重写。两份文件都有明确的字符上限，超了就直接拒绝写入，逼着模型先精简再存。写入前还会做安全扫描，防止注入或不可见字符混进去。每次会话开始时，会把这些磁盘内容读进来形成一个快照，同一会话中途新写入的记忆，不一定立刻反映到当前对话里，得新开一次会话才会稳定对齐。此外还配有 SQLite 加全文检索，专门用来搜历史会话，和那两份日记是两个独立层次。​3.OpenClaw​◦会话内：照常维护当前通道的对话时间线，同时在后台按分钟级周期做整理，把短期积攒的候选记忆排序、晋升或清扫掉，不让整理动作卡在用户每句话的响应上。像心跳检测、后台唤醒这类维护任务，会单独用一个独立会话身份去跑，完全不会搅乱主对话的上下文。​◦会话外：把 MEMORY.md 当成工作区的核心记忆文件来对待，和插件状态联动管理；另外还会维护一份 USER.md 用户档案。需要更强记忆能力时，可以接入向量库，实现自动捕获和按需召回，精准补充到上下文里。"
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      "sender": "夏莲",
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      "group": "dc战略问题研究院",
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      "content": "日报-黄静雯输入“/”快速插入内容2026年5月13日工作日报-黄静雯​用户3579用户35795月14日修改一、工作内容概述​1.《三国：谋定天下》、《三国：天下归心》、《三国：冰河时代》体验​2.《我的花园世界》体验​3.AI研究工作流与产品认知资产库搭建推进​​二、AI研究工作流与产品认知资产库搭建推进​原定开发计划包括：​1.固化 Feishu MCP Source User SOP​•梳理 source user 使用说明​•固化 auth / smoke / sync / classify 标准命令​•明确常见错误与处理方式​•说明 data / dist / token / env 目录处理规则​•从干净 git 状态复跑一次端到端流程​•将 SOP 写入 README 或 workflow 文档​•补充 HTML 版本，提高可读性​•生成 share 页面，便于团队阅读​2.《三国：谋定天下》补齐 P0 完整闭环​•基于三谋已同步资料生成资产候选清单​•人工 review，确认哪些候选值得沉淀​•生成 MECH / REPORT / ORG 卡片​•输出 HTML 页面​•与《我的花园世界》形成对比案例​•检查第二产品 SOP 是否真正可复用​（一）今日迭代内容​完成“半自动知识资产生产链路”的 P0 本地验证，支持把日常研究资料转化为结构化知识资产；但正式入库、多人 review、target 知识库写回和全自动闭环仍需要继续推进​过去大量研究结论沉淀在分散的飞书文档中，难以复用；现在开始把资料同步、候选识别、机制卡片、HTML展示、索引发现这一整套流程固化下来，让战略研究部的研究结果逐步变成部门及组织内部长期可复用的知识资产​实际上，由于Feishu MCP目前设计使用的是user_access_token（可读取用户有权限的文档），理论上只要我的账号有访问权限，所有的云文档（doc/docx）均可被处理转化为知识资产​​1.固化 Feishu MCP Source User SOP​Feishu MCP Source User SOP 已完成 P0 基础固化，具备支撑第二产品验证和后续知识资产生产的能力，但正式知识库写回与多人协作流程仍属于 v0.4+ 规划。基于前一日已跑通的 Feishu MCP Source User 链路，将其进一步整理"
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      "group": "dc战略问题研究院",
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      "content": "日报-张家振输入“/”快速插入内容2026.5.13-日报-张家振​用户9559用户95595月14日修改工作内容概述​1、继续整理之前学习整理的Agent​一、提示词分层​将原本混杂在一起的提示系统拆解为三层独立落盘、互不耦合的规则集：​•工程层（仓库级）：承载当前代码仓库所需的协作约定，包括项目规范、工具调用协议、领域术语和流程约束，跟随仓库进行版本控制。​•用户层（个人跨项目）：沉淀个人稳定的使用偏好，例如角色设定、输出风格、常用工作流和底线要求，一份维护，在所有仓库中复用。​•全局层（产品通用契约）：定义产品全域必须遵守的基线规则，比如安全红线、敏感数据处理策略、输出格式强约束，作为最低限度的兜底保障。​每次会话启动前，不再从混杂的文本中临时拼凑指令，而是按预定的优先级和结构，把记忆、画像、用户片段、项目片段组装成一条边界清晰、无冲突的上下文，注入系统指令。三层各自拥有独立的存储位置和加载开关，变更互不影响。​（一）为什么要这样做​原来的做法是将所有规则全部写入同一个配置文件。这会直接引发四个问题：​•项目切换成本高：个人偏好与项目规则深度交织，更换仓库时必须手工剥离，很容易残留无关设定。​•版本审查不可行：工程变更与个人偏好混在一起，进行 PR 审查时无法区分修改来源，也难以判断影响的边界。​•上下文窗口浪费：大量对当前任务无用的信息被重复加载，挤占模型的注意力资源，同时多条矛盾指令并存，会降低输出的一致性和准确率。​•长期维护困难：任何一处微调都需要在大量文本中定位，容易产生意外覆盖，导致维护人员不敢轻易改动。​根本原因在于缺乏分层隔离，使得不同生命周期、不同责任主体的规则强行糅合，复用性、可审查性和可控性全部受损。​（二）思路​核心思路是把提示当成一种需要架构设计的资产，而不是一段随意粘贴的文本。​首先，三层对应三种完全不同的变更频率和负责主体。工程层由项目维护者在仓库内直接管理，可以走标准的 Code Review 流程；用户层属于个人配置，应当独立于项目存在，更换仓库时自动挂载；全局层代表产品安全底线，必须集中管控，不能被局部修改轻易覆盖。这种切分天然解决了权限管理和发布流程的问题。​其次，每次会话将分散的记忆和画像进行打包注入，是为了构建一条稳定且可预测的上下文基线。通过规定明确的拼接顺序和覆盖规则，即使来源多样，最终生成的指令也是确定性的，避免"
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      "content": "日报-黄静雯输入“/”快速插入内容2026年5月12日工作日报-黄静雯​用户3579用户35795月13日修改一、工作内容概述​1.《三国：谋定天下》、《三国：天下归心》、《三国：冰河时代》体验​2.《我的花园世界》体验​3.AI研究工作流与产品认知资产库搭建推进​​二、AI研究工作流与产品认知资产库搭建推进​（一）今日迭代内容​原定开发计划包括：​1.配置 source App 权限​2.跑 live smoke test（权限配置完成后）​3.开发 v0.3 日报自动分类与资产候选​4.用《三国：谋定天下》验证 SOP 稳定性​AI 研究工作流跑通了从飞书原始资料读取到本地结构化、规则分类、资产候选 review 的基础闭环。相比此前依赖人工导出、人工整理、人工复制资料，当前已经形成了更可复用的自动化底座，为后续将历史日报、会议纪要、专题研究沉淀为可复用知识资产提供了基础​飞书原始资料​•user OAuth 读取​•本地 Markdown 镜像​•正文结构化​•规则分类​•资产候选​•人工 review​1.Feishu MCP Server 今日实际迭代内容​1.完成 source App 权限配置，并明确当前主路径为 source user OAuth​•source user OAuth：当前读取组织1原始资料的主路径​•tenant token：路径保留，但不是当前主路径​说明：​•原本预期是通过 source App 的 tenant token 读取组织1资料，但实际验证后发现，组织1中的日报和历史资料主要是共享给我个人账号的，source App 的 tenant_access_token 并不会自动继承我个人账号对这些文档的阅读权限​•本次完成了 source App 权限、OAuth redirect_uri、user token 缓存、安全忽略等相关配置，并跑通了 source user 授权链路​​2.跑通 live smoke test，并完成真实小样本同步​•权限配置完成后，继续进行了 live smoke test。完成了从飞书搜索、读取、同步到本地的真实链路。已验证能力包括：​◦searchDocs：可搜索真实飞书日报/报告​◦getDocContent：可读取 docx 正文​◦syncDocs：可将文档同步为本地 Markdo"
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      "content": "日报-张家振输入“/”快速插入内容2026.5.12-日报-张家振​用户9559用户95595月13日修改工作内容概述​1、继续整理之前学习整理的Agent​一、Agent Team（智能多角色协作）​将复杂任务按“先谁做、再谁做”的流程拆分为多个阶段，系统按顺序调度不同“角色”各负责一段，最终串联合成完整结果。适合研究+落地、多步骤流水线等需要不同专长串联的场景。​•每个阶段使用贴合任务的指令约束模型，避免“一把抓”导致的步骤遗漏或风格混乱。​•上一阶段的输出作为下一阶段的输入，逻辑链路更清晰。​•对使用者而言仍是一次提问，中间角色协作由系统自动编排。​•主会话中先判定是否需要组队及分组方式，通过后由内部调度器按成员列表依次执行，然后主agent进行最终的统一汇总。​二、Sub Agent（子代理）​在主对话外单独拉起一条干净上下文执行小型专项任务，完成后将结构化结果返回给主 Agent，主Agent上下文不会被中间长过程所影响。​•用于隔离子任务、控制步数与输出长度，避免主会话中的工具调用和中间草稿弄乱上下文。​•主对话保持清爽；子任务失败或跑偏时影响范围易于收敛，适合探路、专项小活。​•通过工具触发：以独立配置副本启动临时 Agent，执行完毕后将文本结果交回主流程。​三、TUI（终端里的聊天界面）​在命令行中打开全屏终端界面进行对话，替代逐行滚动的日志式交互。​•针对长对话优化区域布局与滚动，对长回复和表格类内容做了展示适配。​•本地、轻量、不依赖浏览器，在服务器或 SSH 环境下也能舒适查看对话与模型输出。​•基于终端 UI 库实现布局与渲染，专门处理 Markdown 表格、换行及显示宽度，有效改善字符拥挤、表格竖线对不齐等问题。​😅Agent Team 和 Sub Agent 的目的，都是为了让主 Agent 的上下文保持清爽，降低上下文压缩频率，减少关键信息丢失的风险。Agent Team 还能并行调度互不依赖的子任务，缩短响应时间。​但TUI 这边有个问题：为了让等待不那么焦虑，界面上会显示当前正在做什么，但输出内容一多，界面就乱了，这个还需要在调整下。​"
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      "sender": "张家振",
      "time": "2026-05-12 01:13:54",
      "url": "https://ocnmca6f1o0p.feishu.cn/wiki/XneKwLxUmilaOmkJh8fcRPMInOe",
      "content": "日报-张家振输入“/”快速插入内容2026.5.11-日报-张家振​用户9559用户95595月12日修改工作内容概述​1、继续整理之前学习整理的Agent​一、上下文管理​我认为Agent 工程里最难的一块是上下文管理：要同时兼顾系统 Prompt、技能与工具说明、多轮对话、工具/技能返回内容，以及会后的技能提炼与生成（如 GEPA 等）。任一环节过长，都会挤压真正用于推理的有效窗口。​网页类工具与体积​典型例子是一次请求拉回整页 HTML：其中 JS、CSS、标签与正文很容易把中小模型的上下文占满。当前做法是尽量不走裸 curl 拉全页，改为通过 Jina、Serper 等 API 做抽取或检索型结果，控制进入对话的文本量；后续如有更合适的本地裁剪/抽取方案，再评估替换或补充。​工具执行结果与模型行为​技能/工具执行在框架侧会区分ok/error/missing。失败时仍会把对应tool消息（含错误说明，如未注册或异常信息）写入会话，便于模型在后续轮次中意识到调用失败，从而自查参数、工具名是否存在、是否需换技能或重试；不会在失败瞬间静默丢弃，是否从上下文中移除可由策略或模型使用通过移除工具记录的方式处理。​上下文压缩（个人期望形态）​当上下文接近预设上限时，希望采用稳定结构：系统侧 Prompts 始终固定在序列最前；中间对历史里相对不重要的对话与工具长文做一次摘要压缩，剔除噪声、保留任务主线与关键结论；摘要之后再继续按正常方式追加新的用户消息与模型回复，保证核心指令 + 压缩后的历史要点 + 最新进展可读、可续聊。​二、SkillCurator（技能策展/技能仓库整理）​Curator 为会话结束后自动跑的一位技能整理员：专门看这一轮对话里做了什么、模型答了什么，再结合当前项目里已有的技能列表，判断要不要动手改一改技能材料。​能干什么：​•优化技能里的描述类内容（例如说明文字、怎么调用更合适、示例是否好懂），让后面的对话更容易选对技能、少踩坑。​•必要时补一点说明性小文档（仍限于技能目录内、偏说明与维护，不代替主助手去完成用户任务）。​与GEPA的区别​•GEPA：这轮对话值不值得动代码或整份技能；只有它认为该创建/升级时才会跑，不会专门为了只改两句说明而轻量跑一趟。​•Curator：不动或少动逻辑，专门给技能补说明书、润描述，更轻、更专。​技能描述文件​技"
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      "content": "日报-黄静雯输入“/”快速插入内容2026年5月11日工作日报-黄静雯​用户3579用户35795月12日修改一、工作内容概述​1.《三国：谋定天下》、《三国：天下归心》、《三国：冰河时代》体验​2.《我的花园世界》体验​3.AI研究工作流与产品认知资产库搭建推进​​二、AI研究工作流与产品认知资产库搭建推进​（一）今日迭代内容​推进解决历史报告依赖人工导出的问题，开始推进Feishu MCP Server（飞书知识检索与结构化读取服务），让 Claude Code 通过 MCP 工具调用飞书开放平台 API，实现搜索、读取、同步、结构化索引​1.Feishu MCP Server v0.1：MCP 框架完成​•MCP Server 基础目录结构​•TypeScript 工程配置​•6 个 MCP mock tools​◦feishu_search_docs ---搜索飞书云文档​◦feishu_search_wiki---搜索飞书知识库​◦feishu_get_doc_content---读取文档正文​◦feishu_sync_docs---批量同步为本地 Markdown​◦feishu_classify_synced_docs--识别日报 / 报告 / 会议纪要类型​◦feishu_build_research_indexes--生成项目 / 日期 / 资产索引​•README / 权限说明 / 安全说明 / v0.2 API 接入计划​•mock 模式启动验证​​2.Feishu MCP Server v0.2：真实飞书 API 路径开发完成​•tenant_access_token 获取与缓存逻辑​•Feishu OpenAPI request 封装​•feishu_search_docs live 分支​•feishu_get_doc_content live 分支​•feishu_sync_docs live 分支​•本地 Markdown 写入与 manifest 输出路径​•mock fallback​•缺少凭证时自动 mock​•错误日志脱敏​•README / .env.example / config.example.yaml 更新​​3.双组织架构调整：组织1读取原始报告，组织2沉淀知识库​•source tenant（组织1：厦门点触科技"
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      "sender": "黄静雯",
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      "content": "日报-黄静雯输入“/”快速插入内容2026年5月9日工作日报-黄静雯​用户3579用户35795月10日修改一、工作内容概述​1.《三国：谋定天下》、《三国：天下归心》、《三国：冰河时代》体验​2.《我的花园世界》体验​3.AI研究工作流与产品认知资产库搭建推进​​二、AI研究工作流与产品认知资产库搭建推进​（一）当前版本内容​当前版本已经具备几类基础能力：​1.本地 Claude Code 研究生产层已形成基本结构​•本地工作区已经具备 workflows、templates、prompts、knowledge、data、reports、archive 等目录结构，并通过 Git 管理版本​•P0 工作流底座中已经包含信息收集、事实核验、竞品分析、机制拆解、社区反馈分析、产品反哺、知识卡片生成等基础 SOP​2.知识卡片体系已从机制卡片扩展到多类型卡片​•当前已经形成机制卡片、AI 机会卡片、ORG 组织方法论卡片等多类知识资产​3.历史报告本地镜像流程已跑通​•飞书历史资料已经可以通过“人工复制/导出 → 本地 Markdown 镜像 → Claude Code 分析”的方式进入本地研究生产流程​4.HTML 展示与分享链路已初步可用​•除单个机制卡片可生成 HTML 进行展示与分享外，还可统一站点入口，将总览页和多个相关机制卡片整合在一起，并可通过 Netlify Drop 等静态托管方式生成可分享链接​点击查看：战略研究部 AI 研究工作流总览​10%15%16%15%12%13%18%​（二）主要迭代内容​AI研究工作流已经从“单点机制拆解测试”推进到“多份历史报告批处理与可视化分享流程”，当前能力变化主要体现在：​1.从单篇机制拆解，升级为多份历史报告处理​此前主要验证的是单个机制案例能否拆解成报告和机制卡片。本轮则验证了多份历史报告能否通过 index.md 管理输入，再统一生成资产清单和卡片化建议​2.从 Markdown 卡片，升级为 Markdown + HTML 展示​Markdown 仍然作为知识源和长期沉淀格式，HTML 则作为展示层和分享层。这个分工比较清晰：知识沉淀不依赖 HTML，但对外分享和内部快速阅读可以通过 HTML 页面提升效率​3.从手动零散操作，开始固化为 SOP​《我的花园世界》这一轮已经形成较完整的可复用链路，后续可以"
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      "group": "dc战略问题研究院",
      "sender": "陈楚真",
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      "content": "日报-张家振输入“/”快速插入内容2026.5.9-日报-张家振​用户9559用户95595月29日修改工作内容概述​1、通过ollama在GUP服务器上gemma-4-E4B 模型​2、通过UI-TARS自动跑游戏​一、UI-TARS：​UI-TARS Desktop 是由字节跳动开源的一款桌面AI智能体应用，它能让用户通过自然语言来直接控制电脑完成各种操作。​核心功能亮点​•纯视觉驱动：与传统依赖固定控件ID的自动化工具不同，它像人一样通过视觉识别界面元素，即使界面布局发生改变也能自适应。​•自然语言交互：无需学习任何代码或脚本，你只需直接说出或输入你的需求，例如“帮我把桌面整理一下”。​•强大的多模态理解：不仅能识别文字和按钮，还能理解元素间的上下文和空间关系。​•实时动态交互：能实时监控并响应屏幕的动态变化，例如弹窗的突然出现。​•本地运行与跨平台：支持在 Windows 和 macOS 上本地执行任务，保障数据隐私，并通过统一的动作空间在不同应用间无缝切换。​•全面环境整合：除了基本的桌面操作，还能与浏览器、命令行终端和文件系统深度交互。​开源地址：UI-TARS-desktop​😅本地跑不动带图像识别的模型，先是使用的Qwen的模型API，但是他三四秒才反应一次，UI-TARS的好处是可以直接操作我的电脑，比如模拟键盘WSAD跟鼠标点击事件，这样只要电脑能跑的游戏他就能操作。​他能顺利的跑起来了，但是需要好久才跑进下一关。这样太慢也太烧Token了，再试试通过GPU服务器跑模型。​​😅首先我使用的是Ollama来跑本地模型，但是遇到一个问题，Ollama不支持Gemma 4最新的mmproj（视觉投影），这个要等后面Ollama后期兼容。后面换成那llama-server来跑Gemma模型，能成功跑起来了，反应也比Qwen模型反应快了不少，大概一两秒就有一次反馈了，但我使用的是Gemma 4 7B参数的模型，整体感觉没有使用Qwen那么的聪明，后期看看有没有其他更适用的模型或者通过微调的手段，既能保证速度也能保证质量。​"
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      "content": "日报-黄静雯输入“/”快速插入内容2026年5月8日工作日报-黄静雯​用户3579用户35795月9日修改一、工作内容概述​1.《三国：谋定天下》、《三国：天下归心》、《三国：冰河时代》体验​2.《我的花园世界》新号体验（微信小游戏）​​二、《我的花园世界》新号首日体验​此前个人对《我的花园世界》的体验较浅，主要针对GVG相关的公会系统及公会竞赛进行了机制分析​2026年3月27日工作日报-黄静雯，今日起补充完整体验​（一）首日体验进度​（二）首日体验观察点​1.新手教学期设计比同类产品更长、更密集​•主线任务中包含大量非累计式任务，截止主线任务84仍存在大量核心玩法循环相关非累计式任务，适配《我的花园世界》的核心用户（25-45岁女性、宝妈、小游戏轻度用户）​•这类大量非累计式任务虽然会制造重复感和资源消耗压力，但在新手期承担了很强的行为教育功能​◦理解基础循环：不能只把种花、收花、订单当成点击操作，而要理解它们之间的资源关系​◦从“完成任务”转向“管理任务”：看到任务 → 判断资源是否够 → 判断订单是否该交 → 判断花是否该留 → 判断是否需要去好友家补资源。让玩家逐渐意识到：订单不是有就交，资源不是有就用，成熟花也不是有就收​◦培养库存管理意识：资源的价值不是固定的，取决于当前任务链及订单需求​核心玩法循环的关键资源约束：​▪水滴：播种后需浇一次水，水滴每2分钟恢复1点，上限65点（平均每2小时需上线游戏）​▪鲜花培育材料：药剂+肥料+土壤+能量瓶，材料商店随机刷新，急需时可用元宝购买​▪花坊币：极稀缺，仅通过订单获取（1单1-3个），用于解锁新花种​◦为公会系统及公会竞赛做前置训练：前期大量非累计任务，不只是为了主线教学，更是在为后续公会竞赛的任务制、贡献制、资源调度做认知铺垫​▪种植节奏：什么花何时种、何时收、何时留​▪订单消耗：订单不是无脑交，要考虑后续任务​▪资源缺口：水、金币、花、材料都会卡节奏​▪好友补位：好友不是社交装饰，而是资源来源​▪任务驱动：后续公会竞赛也是任务驱动型玩法​强化理解为什么公会任务不能乱接、为什么任务资源要协调、为什么会长会管理任务归属​​2.社交引入及压力梯度​完成主线任务29可解锁好友系统，每日任务里有摘取好友40朵花的要求引导玩家加好友。公会系统需要完成主线任务115才解锁（预估时间2-3天）​•防止竞赛难民：公会竞赛"
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      "content": "日报-张家振输入“/”快速插入内容2026.5.8-日报-张家振​用户9559用户95595月9日修改工作内容概述​1、学习LoRA进行模型微调​🧐今天看到Google为Gemma 4推出多 Token 预测 (Multi-Token Prediction, MTP) 草稿器，能将推理Gemma 4速度提升两到三倍。谷歌已经有了Gemini这样的大模型，为什么还要为Gemma 4下这么大功夫。我的想法是小模型的核心价值正在于“可深度定制”。Gemma这类开源基座，真正的作用是被开发者拿去二次蒸馏或微调，打磨成适配自身垂直业务的专属模型，而MTP这类加速技术则让业务落地时响应更快、成本更低——从Gemini浓缩到Gemma，再从Gemma蒸馏出细分场景的专家。​一、LoRA技术​LoRA 是一种轻量级的大模型微调技术，核心思想是在原始预训练权重旁边附加低秩矩阵，仅训练这些小参数，而不动原始模型。​（一）工作原理​•模型全量微调时，需要更新全部权重矩阵，显存和计算开销极大。​•LoRA 的把戏：权重更新量用两个小矩阵和的乘积来近似，即，其中 A,BA,B都是低秩矩阵，参数量远小于原始。​•前向计算变为：。训练时冻结，只更新和。​（二）能干什么​•极低成本微调大模型： 在单个消费级显卡上就能微调 7B、13B 甚至更大的模型。​•多任务快速切换： 不同任务只需保存和加载不同的 LoRA 权重文件（通常几 MB 到几十 MB），无需为每个任务存一份完整模型。​•领域适配与个性化： 用少量领域数据即可让通用大模型变成“行业专家”，如医疗问答、法律文书、游戏 NPC 人格化等。​•保护原模型能力： 不破坏基座模型的通用知识，可随时插拔，几乎无灾难性遗忘风险。​•结合知识蒸馏： 可与“大模型教小模型”流程天然配合，让小模型在特定任务上以极小代价继承大模型能力。​二、结合知识蒸馏的好处​1.一个通用大模型，复制出多个专用小模型​用大模型针对不同任务分别生成训练数据，教出客服小模型、摘要小模型、编程小模型等。每个小模型只做一件事，效果更稳、更好调优。​2.降低对高端硬件的依赖​不是所有场景都适合配备昂贵的服务器集群，小模型让算力有限的环境也能用上好用的 AI。​3.成本大幅降低​大模型跑一次需要的显卡和时间远多于小模型。同样的服务，换小模型能让服务器开销降到几十分之一。如果拿API来"
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