Evilom
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# XRMpwLyT6i55YykYcZScuyRWnyh
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Source: https://dianchukeji.feishu.cn/wiki/XRMpwLyT6i55YykYcZScuyRWnyh
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# 一.工作内容概述
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- 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。
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- 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，
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- Responses API 生图链路验证，UI 生图工作流方案收敛
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# 二.美术概念方向确定
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## 抖音小游戏主流品类与美术风格分析
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主玩法品类
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代表方向 / 产品
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常见美术倾向
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核心优势
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对项目的参考价值
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IAA休闲 / 超休闲
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抓大鹅、羊了个羊、拧螺丝、挪车、倒水排序、机关消除类小游戏
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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
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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
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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
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二合模拟经营
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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
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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
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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
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项目本身不是经营玩法，但可以借鉴其长期目标设计
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塔防 / 射击 / 割草
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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
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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
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战斗爽感强，成长反馈明确，素材容易剪出刺激点
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整体风格不适合项目，但可以借鉴其“强反馈意识”
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中重度成长类
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放置 RPG、SLG、卡牌、传奇、仙侠、末日生存等
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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
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付费深度和长期成长空间更强
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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
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## 最终方向确定
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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**
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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。
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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个要求：
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**“小鸡侦探社”**正好能够承接这两个需求：小鸡提供亲和、可爱、低门槛的视觉入口；侦探社提供线索、推理、标记、排除、破案等玩法解释语言。
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### 概念包装
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**包装定位**
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当前项目包装定位确定为：**一款以“小鸡侦探社”为主题的轻益智逻辑解谜小游戏。**
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玩家并不是单纯在棋盘中“放置小鸡”，而是作为小鸡侦探社的一员，根据案件中的线索，在分区棋盘里推理出目标小鸡的位置。
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整体概念可以概括为：小鸡侦探社每天收到不同案件。玩家需要根据案件规则和线索，在棋盘中找出隐藏的小鸡位置，完成挑战后收集拼图碎片、解锁案件记录与小鸡故事。
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这个包装能够将原本偏抽象的逻辑规则，转化成更具主题感的游戏表达。
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**玩法行为与包装语言映射(例）**
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玩法行为
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包装表达
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关卡
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案件
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棋盘
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案件现场
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颜色区域
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调查区域 / 可疑区域
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每个区域 1 只小鸡
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每个调查区域都有 1 个目标
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每行每列 1 只小鸡
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横纵线索限制
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小鸡不能相邻
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目标不能出现在相邻位置
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提示
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线索 / 侦探提示
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标记
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标记可疑点
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排除格
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排除嫌疑位置
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清除
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清空推理记录
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通关
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案件解决
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拼图奖励
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案件记忆碎片
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图鉴 / 收藏
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案件档案 / 侦探手账
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通过这套映射，玩法不再只是“做逻辑题”，而是变成“根据线索破案”。这能提升主题完整度，也能让用户更快理解提示、标记、排除等功能的意义。
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**为什么选择小鸡**
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在动物形象上，最终选择小鸡，主要基于以下原因：
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**为什么选择”侦探社“的包装**
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侦探社包装相比普通农场、花园、旅行、拼图日记等方向，更贴合项目核心玩法。
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项目的主要乐趣来自：
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- 观察规则；
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- 判断候选；
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- 排除错误位置；
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- 根据限制逐步推理；
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- 最终找到正确答案。
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这些行为天然适合被包装为：
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- 找线索；
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- 标记可疑点；
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- 排除嫌疑；
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- 破解案件；
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- 完成侦探挑战。
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因此，“侦探社”不是额外附加的皮肤，而是对玩法行为的主题化解释。
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它能帮助项目避免“可爱但玩法表达弱”的问题，也能避免用户误以为这是普通找茬、农场经营或纯拼图游戏。
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**包装边界**
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虽然最终确认使用“小鸡侦探社”，但侦探感需要控制在“轻侦探”层级，不应走向重悬疑或复杂剧情。
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包装边界如下：
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应该保留
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应该避免
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放大镜、线索卡、案件章、侦探手账
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暗黑案件、恐怖氛围、真实犯罪感
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轻推理、轻调查、每日案件
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大段剧情、复杂人物关系
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可爱小鸡侦探
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写实侦探、成人化侦探
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拼图收集、案件档案、侦探徽章
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重度剧情解谜、沉重悬疑演出
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温暖纸张、便签、胶带、印章
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暗色高对比、血迹、阴影压迫感
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最终要呈现的是：**可爱的小鸡侦探社，而不是严肃的侦探悬疑游戏。**
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### 美术风格锚定
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**风格总定义**
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项目美术风格最终锚定为：**2D 手账拼贴风 + 轻侦探包装 + 休闲益智 UI**
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一句话描述：像一本由牛皮纸、米白纸、便签、胶带、回形针、图钉、印章、拼图碎片组成的小鸡侦探社手账，玩家在其中查看案件、完成推理、收集拼图、解锁档案。
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整体视觉需要兼顾三点：
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**参考图锚定结论**
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当前已生成并筛选了四类关键界面参考图，分别对应：
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- 首页 / 主界面；
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- 每日挑战 / 核心玩法界面；
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- 拼图收集 / 奖励界面；
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- 已收集拼图 / 收藏册界面。
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从这些图中可以提炼出后续美术规范的共同特征：
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维度
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锚定方向
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页面比例
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竖版 9:16
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主视觉
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小黄鸡侦探，戴侦探帽，持放大镜
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材质
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牛皮纸、米白纸、便签、胶带、回形针、纸张折角
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装饰
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放大镜、案件章、线索贴纸、图钉、拼图碎片
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色彩
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暖米色、浅棕、奶油黄为主，蓝绿红橙作为功能色
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UI形态
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圆角纸片按钮、便签卡片、纸质标签、柔和阴影
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棋盘
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彩色分区清晰，格子规整，X 标记和小鸡格可读
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气质
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温暖、可爱、轻松、清晰、带轻微侦探感
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这些内容应作为后续所有界面和资产生成的统一风格基准。
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**视觉要素锚定**
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整体目标是：**温暖但不灰暗，可爱但不刺眼，分区清楚但不杂乱。**
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后续无论是首页、玩法页、拼图收集页、收藏册、弹窗、按钮、活动页还是 asset sheet，都应保持同一套角色特征、纸质材质、棋盘规则和配色逻辑，避免因单个页面重新设计而造成风格漂移。
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视觉要素
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锚定方向
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具体要求
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需要避免
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核心角色
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小鸡侦探
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角色统一为圆润、Q版、亲和的小黄鸡；具备黄色身体、橙色嘴巴、黑色豆豆眼、红润脸颊等稳定特征；佩戴棕色侦探帽，可搭配放大镜、小披风、领结、侦探外套等轻量配件；后续可扩展默认、开心、思考、发现线索、推理成功、推理错误、冒汗、得意、惊讶等表情，用于按钮图标、反馈弹窗、通关演出、分享图和奖励卡片。
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避免角色风格漂移；避免写实羽毛、3D玩具化、过度拟人化、比例失衡；避免混入牛、猫、兔、鸭等其他动物作为主要角色或主要 icon。
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UI 材质
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纸质手账拼贴
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主要视觉材料包括牛皮纸、米白纸、便签、胶带、回形针、图钉、撕边纸、纸张折角、纸张压纹、柔和投影和侦探印章等；按钮、页签、弹窗、奖励卡、规则卡都应像贴在侦探手账里的纸片或档案卡；需要有纸质感，同时保持清晰的游戏 UI 可点击属性。
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避免金属科幻按钮、玻璃拟态、高饱和霓虹、纯扁平无质感或厚重 3D 按钮；避免装饰过多导致界面阅读困难。
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玩法棋盘
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清晰规则化棋盘
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棋盘必须优先服务实际玩法；保持规则化方格结构；不同颜色区域清晰可辨，每个颜色区域代表一个分区；空白格、已排除格、已放置小鸡格需要明确区分；已排除格建议使用清晰 X 标记；已放置小鸡格使用贴纸化小鸡头像或小鸡标记；单元格可有轻微纸张压纹、圆角边缘和柔和立体压边。
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避免只做装饰性棋盘；避免格子边界不清；避免颜色区域难以区分；避免将棋盘做成普通插图或拼图图案；避免装饰遮挡棋盘，影响玩家判断。
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配色体系
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温暖低饱和纸张色
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主色使用暖米色、牛皮纸浅棕、奶油白、浅咖色、小鸡黄和侦探帽棕，形成温暖、轻松、柔和的基础氛围；功能辅助色可使用低饱和蓝色、绿色、红色、橙色、紫色、粉色、青绿色；蓝色用于主要按钮、分页或拼图收藏，绿色用于进度、确认和模式入口，红色用于生命值、提醒和新内容标识，橙色用于奖励、挑战和金币，紫色 / 粉色 / 青绿色用于棋盘分区。
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避免荧光色、霓虹色、高饱和刺眼渐变、暗黑高反差悬疑色系；避免整体过灰导致不够吸引，也避免颜色过杂影响棋盘可读性。
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# 三.Responses API 生图链路验证与 UI 生图工作流方案收敛
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## 背景概述
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今日主要继续围绕 ui-asset-forge 的 UI 生图工作流进行探索，重点验证第三方 provider 的 Responses API 是否能够作为后续 agent 生图流程的核心入口。
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之所以希望使用 Responses API，主要是因为它理论上更接近网页版 GPT 的生图交互体验。相比单纯调用 Image API，Responses API 的优势不只是“生成图片”，而是可以在上下文中完成更灵活的任务理解和工具编排，例如：
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- 理解用户真实意图；
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- 读取并分析参考图；
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- 自动扩写和重写 prompt；
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- 判断当前任务更适合生成还是编辑；
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- 在同一上下文中结合文本、图片和历史信息；
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- 调用生图工具快速输出结果；
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- 在 agent 内部形成更自然的多轮调整流程。
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如果这条链路可用，ui-asset-forge 就可以将“用户需求理解 → 参考图分析 → prompt 生成 → 生图调用 → 结果修正”整合进一个统一 agent 流程中，从而最大限度接近网页版的生图体验，并提升整体交付效率和生成质量。
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不过，之前的测试中已经发现，第三方中转站 Responses API 直接作为生图入口时，并没有比 Codex 原生 imagegen 带来明显速度优势，反而增加了接口接入、稳定性和维护成本。**因此之前的阶段性判断是：继续围绕 Codex 原生 ****imagegen**** 优化 asset sheet 合批策略和本地切图脚本。**
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今日在此基础上继续深入验证：第三方 Responses API 是否真的无法作为统一生图入口；如果无法满足预期，是否可以将其降级为理解层，再配合专门的 Image API 形成更稳定的工程化方案。
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## 之前结论的承接与补充
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之前日报中曾将 Codex 原生 imagegen 作为后续 Skill 主流程基础，这一判断是基于当时测试范围得出的阶段性结论。当时重点验证的是：
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- 中转站 Responses API 是否可以直接替代 Codex 原生 imagegen，作为一个更接近网页版体验的统一生图入口。
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测试结果显示，中转站 Responses API 在接入成本、稳定性和实际交付速度上都没有明显优势。因此，当时判断继续围绕 Codex 原生能力优化 asset sheet 合批、本地切图和 manifest 流程，是更现实的提效方向。
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结合今日测试，找到的两个中转站的GPT Response API并不能像官方支持的那样同时将prompt和参考图片在同一个请求内发出，且多轮上下文的调用方案也确定无法使用。这也一定程度上说明了为什么先前的测试结果那么不理想。
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今日的测试中，进一步拆分了问题：
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- 之前主要验证的是：Responses API 能不能直接作为统一生图入口
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- 今日验证的是：Responses API 如果不能直接生图，能不能作为理解层；生图部分是否可以交给 Image2 接口完成。
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新的测试结果表明，第三方 Responses API 可以作为分析、规划、prompt 扩写的理解层使用。真正的图片生成，则可以降级到 gpt-image-2 的 /v1/images/edits 端点完成。
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## 两个平台的 API Provider 测试结果
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今日主要测试了两个 provider：
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- api.ikuncode.cc
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- api.apiyi.com
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测试重点包括：
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- Responses API
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- prompt + 图片输入组合
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- Responses + image_generation
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- previous_response_id 多轮上下文
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- gpt-image-2 / gpt-image-2-vip
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- /v1/images/generations
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- /v1/images/edits
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### Responses API 测试情况
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两个 provider 的 Responses API 在基础文本请求上均可以正常响应，部分模型也可以完成一定程度的图片理解任务。但在 ui-asset-forge 真正需要的核心链路中，测试结果不理想。
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理想链路是：
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- 【用户 prompt + 参考图 + Responses 上下文理解 + image_generation 工具调用】 → 直接输出图片
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实际测试中，两个 provider 都无法稳定满足这条链路。主要表现为：
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- 无法在 Responses API 中同时携带 prompt 和参考图，并继续完成后续生图；
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- tools: [{ type: "image_generation" }] 无法正常工作；
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- tool_choice: { type: "image_generation" } 无法得到可用图片输出；
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- 部分请求返回 400 invalid_request_error；
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- 部分请求出现超时或服务端兼容问题；
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- 即使切换到更高规格模型，也没有解决该问题。
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推测原因主要有三点：
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因此可以判断，当前第三方 provider 的 Responses API 并不能完整复现官方或网页版中“理解 + 工具调用 + 生图”的一体化体验，暂时不能作为 ui-asset-forge 的统一生图入口。
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### previous_response_id 多轮上下文测试情况
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除了 prompt + 图片 + 生图工具链路外，今日也测试了 previous_response_id 是否可以作为稳定的多轮上下文机制。
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测试方式是：
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实际结果中，多次出现：previous_response_not_found
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推测原因可能是：第三方 provider 虽然兼容了 /v1/responses 的请求格式，但没有完整保留官方 Responses API 的服务端状态管理机制。也就是说，请求可以返回 response id，但该 id 未必会被长期保存，或者不同请求之间没有进入同一个可续接的会话存储系统。
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另外，也可能存在中转层状态隔离、请求路由不一致、缓存过期时间极短等问题。比如第一轮请求被路由到某个后端节点，第二轮携带 previous_response_id 时被路由到另一个节点，而后者无法找到上一轮 response 状态。
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因此，previous_response_id 在当前 provider 环境下不适合作为稳定的多轮上下文机制。
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### 图片生成端点测试情况
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在确认第三方 Responses API 不能承担统一生图入口后，继续测试了图片 API 作为降级方案。
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其中，api.apiyi.com 的 /v1/images/edits 端点表现相对可用，尤其是 gpt-image-2-vip 可以完成：
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- 参考图生成；
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- 图生图；
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- 概念图生成；
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- asset sheet 生成；
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- 多轮调整；
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- 单元素补图。
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相比之下，/v1/images/generations 在当前测试环境中表现不稳定，出现路由到 dall-e-2 或模型不可用的问题，因此暂时不适合作为主链路。
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推测原因是，/v1/images/generations 和 /v1/images/edits 在 provider 侧可能不是同一套路由配置。generations 端点可能仍然沿用了旧的 DALL·E 路由或默认模型映射，而 edits 端点已经正确接入了 gpt-image-2-vip。因此在当前账号或当前 provider 配置下，edits 端点比 generations 更可靠。
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另外，gpt-image-2-vip 本身更接近对话式改图或参考图生成场景，因此它在“参考图 + prompt → 新图”的任务中表现更好。但它并不是严格意义上的原图切片工具，而是会基于参考图重新构图，因此后续仍需要通过更强的 prompt 约束和 asset sheet 清单来提高可控性。
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最终较稳定的降级方案是：
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- Responses API：负责图片理解、用户意图分析、结构拆解、prompt 生成
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- Image2 edits：负责真正的图片生成、图生图、asset sheet 输出
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也就是将原本希望由 Responses API 一次完成的事情，拆成两个阶段：
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这条链路虽然不如理想中的 Responses + image_generation 一体化，但目前更稳定，且实际生成效果更接近预期。
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## 降级方案验证：Responses 分析 + Image2 Edit 生图
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### 第一轮：使用 Responses API 分析界面
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第一轮使用 Responses API 对参考 UI 截图进行分析，重点提取：
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- 界面整体结构；
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- 顶部、中部、底部区域划分；
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- 主视觉位置；
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- 功能入口布局；
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- UI 材质和风格；
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- 可拆分资产；
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- 普通文字和艺术字的区别；
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- 后续 asset sheet 的拆分方向。
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这一步效果比较理想，说明 Responses API 虽然不适合直接生图，但适合作为理解层，用来完成参考图分析和生成规划。
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### 第二轮：使用 Image2 Edit 结合参考图生成图片
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第二轮使用 gpt-image-2-vip 的 /v1/images/edits 端点，结合第一轮得到的分析结果和参考图进行生图。
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该流程在效果图生成方面表现较好，能够较大程度还原参考图的风格、布局关系和视觉层级。
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不过也发现，edits 端点并不是严格意义上的“原图切片”或“逐像素编辑”，而更像是参考图驱动的重新生成。因此，如果要用于 asset sheet 生成，需要在 prompt 中加入更强的清单约束，例如：
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- 哪些元素必须单独输出；
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- 哪些元素不能合并；
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- 普通文字不要输出；
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- 艺术字需要单独输出；
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- 图标和底板是否分离；
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- 每个元素之间必须留出空白；
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- 输出结果要方便后续切图和抠图。
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这说明后续正式接入时，需要让 ui-asset-forge 在生图前先生成更明确的 asset list 和 sheet plan，而不能只依赖模型自由理解截图。
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### 测试结果
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### 仍存在的问题
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从阶段性结果看，第三方 provider 方案可以稳定完成多张 sheet 的生成，且在速度和批量生成方面优于 Codex 原生流程（支持并发请求）。但仍然存在一些问题：
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- 复杂 UI 的元素容易被合并；
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- 部分资产边界不够清晰；
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- 标题 Logo 等复杂元素拆分效果不稳定；
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- 部分元素仍然需要多轮调整；
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推测原因是，asset sheet 本质上是一个“多目标生成任务”，要求模型在同一张图里同时保持风格一致、元素独立、比例合理、边界清楚和便于切图。这与普通效果图生成不同，普通效果图只要整体视觉成立即可，而 asset sheet 要求每个单独元素都具备可交付性，多个要求的叠加会分摊掉模型的注意力，导致部分内容无法满足需求。
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同时，edits 端点会倾向于根据参考图重新组织画面，而不是机械地复制和拆分原图元素。因此当参考界面比较复杂时，如果 prompt 中没有足够明确的清单约束，模型容易把图标、底板、装饰和文字重新组合，导致资产边界不清或元素混合。
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因此，后续仍需要制定更加详细精确的切图资产列表和提示词，来尽可能减少返工的概率。
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## 对比 Codex 原生流程
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今日也尝试了 Codex 来执行相同的链路，从测试结果看，Codex 原生流程在效果图生成方面表现较好，但在 asset sheet 批量生成、单元素还原质量、成本拆分和工程可控性方面，仍弱于第三方 provider 方案。
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### 效果图生成对比
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对比项
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Codex 原生流程
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第三方 Provider 方案
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结论
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参考图理解
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能够较好理解参考图内容、结构和风格
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通过 Responses API 也可以完成参考图分析
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两者在理解层效果接近
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风格迁移
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效果较好，能够接近参考图的整体风格
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使用 Responses 分析 + Image2 edits 后，也能获得接近效果
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效果图阶段差距不大
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结构还原
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能够还原主要布局和视觉层级
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结合参考图和分析描述后，结构还原也较好
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两者都适合效果图验证
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生成体验
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更接近自然对话式生成，适合边聊边改
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需要 agent 编排 provider，但用户侧也可以封装成统一体验
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**Codex 更轻便，provider 更工程化**
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适用场景
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风格探索、包装方向验证、效果图生成
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概念图生成、正式生产前的效果确认
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两者都可以用于前期探索
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### Asset Sheet 生成对比 |