策划成长核心：玩游戏 -> 思考分析 -> 模仿练习 -> demo试玩
理解策略类游戏的核心要素，能从零设计出一个小型可玩原型，并掌握平衡、呈现与迭代的基本方法。纸面原型->数字原型->可玩demo，以及一份平衡与数据测试计划。
表现形式（哪些“类型/载体”属于策略类）
常见分类（讲清核心玩法差异并举例）：
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棋类 / 传统桌游：抽象规则、完全信息（如棋类）。教学重点：博弈论、空间控制、完全信息平衡。
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卡牌策略（构筑/对战）：卡组构建、资源曲线（如炉石、纸牌屋）。教学重点：卡池设计、曲线与随机性控制。
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回合制策略（TBS）：强调回合决策与局部信息（如XCOM、火焰纹章）。教学重点：每回合决策复杂度、行动经济。
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即时策略（RTS）：微操作+宏观资源管理（如星际争霸）。教学重点：界面响应、节奏与动作/决策平衡。
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4X / 大战略：探索、扩张、开发、征服（如文明）。教学重点：长期循环、内置成长曲线与随机事件。
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塔防 / 自动战斗 / 管理模拟：局部规划与系统交互（如植物大战僵尸、自动战斗棋）。教学重点：路径规划、升级曲线。
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混合/社交策略（MOBA、卡牌+Roguelike等）：混合机制带来的复杂性管理。
学习提示：用 2–3 个代表游戏做对比（纸上列出关键循环、决策类型、信息对称性）。
设计要求（基础规范与约束）
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核心玩法清晰且重复可学：玩家能在 30s 内明白做什么、为什么赢。
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有意义的选择（Meaningful Choices）：每次决策应改变胜率或未来选项，不是“形式决策”。
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平衡（Balance）：单位/卡牌/策略间应存在取舍（RPS、成本-收益曲线）。
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信息可见性与反馈：重要状态要可读，行动要有即时可感知反馈。
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学习曲线与上手门槛：从“易学”到“难精”——分层教学（tutorial → 中级机制 → 高级微操作）。
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可扩展性与可维护性：设计应便于扩展新单位/卡牌/地图而不破坏平衡。
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技术与性能约束（对实时/多人）：网络延迟容错、并发处理、服务器负载。
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可测试性：系统要便于模拟与自动化A/B测试。
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可访问性与公平性：界面友好、色盲支持、输入可选（键盘/触屏）。
呈现视角（视角与信息组织对玩法的影响）
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镜头与视角：俯视/等距/2D侧视/3D自由镜头。视角决定信息密度（例如俯视更适合大地图管理）。
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界面层级（HUD、迷你地图、热键栏）：把“重要且常用”信息优先呈现，减少转移成本。
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信息抽象 vs 真实模拟：抽象化数字（如“食物”）便于理解；高保真模拟（如复杂经济）增加深度但会拉高学习成本。
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叙事视角：讲故事式关卡（固定剧本） vs 沙盒式（玩家自造故事）。两者对玩家期待和目标设置有不同要求。
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视觉与音频反馈：必须支持认知（例如攻击命中动画、音效提示资源耗尽）。
内容设计（构成要素与设计技巧）
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核心循环：行动 → 反馈 → 成长/经济 → 决策回合。把核心循环写成一句话并反复验证。
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资源系统：资源类型、获得方式、消耗路径、稀缺性。设计时问：资源是否驱动决策？是否造就冲突？
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单位/卡牌/能力：定义角色定位（坦/攻/控/支援）、成本、成长曲线、冷却/持续时间、交互（叠加、削弱）。
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地图/地形：地形如何影响移动/视野/防守？地图多样性如何支持不同策略？
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胜利条件：多样化（摧毁、占领、积分、存活）会产生不同的战术深度。
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随机性 & 事件：随机项在哪？如何限制其作用以防“运气主导胜负”？
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进度与奖励体系：经验、解锁、皮肤、解锁曲线要与玩法节奏一致。
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元游戏（Metagame）设计：赛季、卡组/阵容多样化、排行榜，避免单一主流战术长期占优。
设计中必须反复思考的问题（核心决策清单）
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玩家为什么做这个选择？（动机）
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选择是否导致分化（不同风格）而不是单一最优解？
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随机性比例合适吗？技能占比 vs 机会占比？
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信息是对称还是不对称？是否需要隐信息/侦察机制？
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什么时候玩家能知道“他赢了”或“他输了”？（透明的胜负线）
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游戏节奏是否符合目标玩家时间（快局 vs 长局）？
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有没有明显的“冷门策略”被忽视或被压制？
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可扩展性：引入新元素会否破坏旧平衡？
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用户界面是否让玩家做出错误操作（误触成本）？
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如何测量“好玩”？有哪些可量化指标（见下）？
学习方法与学习安排（示例：8周工作坊）
每周一学习（理论+实践），课后作业与两次集中playtest。
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第1周：策略游戏概论 + 类型对比 → 作业：写一页游戏概念（核心循环）
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第2周：资源与经济系统设计 → 作业：设计一个两资源经济并写出收益函数
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第3周：单位/能力与RPS平衡 → 课堂纸面对战原型，作业：设计3个互克单位
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第4周：地图/地形与视野设计 → 作业：设计一个小地图并标注战略要点
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第5周：UI/信息架构、教学流程（onboarding） → 作业：做一页新手教学脚本
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第6周：随机性/事件与长线平衡 → 实验：比较随机/确定性对胜负影响
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第7周：多人/匹配/元游戏设计 + 数据指标 → 组织首次playtest收集数据
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第8周：最终优化、展示与评审 → 基于数据调整并展示最终原型
练习与评估
练习示例：
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纸面原型：设计并运行 5 局，记录胜负与玩家感受。
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数字原型：用最小交互实现一次主要循环（可用Unity/Godot或Tabletop Simulator）。
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平衡报告：给出 pick-rate、win-rate、match-length 的理想区间并分析异动原因。
评分维度（Rubric）：目标清晰度（20%）、决策深度（20%）、平衡性（20%）、可玩性/趣味性（20%）、可实现性/文档（20%）。
常见陷阱与调试建议
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陷阱：功能膨胀（feature creep）、隐藏数值、过多复杂UI、玩家信息过载、忽视早期playtest。
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调试：使用纸原型快速验证；写“最小可玩版本”；做可重复的自动化模拟（bot vs bot）来检测平衡问题；收集日志与观看回放定位问题。
指标（哪些数据能指导调整）
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胜率（整体与按策略/单位划分）
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对局时长分布（中位数与尾部）
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首次关键决策时间（玩家在第几分钟做出重要选择）
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单位/卡牌选取率（pick/ban）
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玩家留存（次日/7日）、平均每轮操作数、平均安装转化（若商业化）
小结与下一步（实操建议）
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先用最小可玩原型验证“是否有趣”，再慢慢增加深度。
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平衡是持续工作：每次新增内容都要有回归测试计划。
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强制自己写“核心循环的一句话说明”——如果连设计师都说不清楚，玩家更不会喜欢。
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课堂/工作坊结束时要求每组提交：概念书（1页）、规则说明、纸面或数字原型、平衡测试记录。
如果你愿意，我可以：
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把上面的 8 周学习排成可打印的教案（PPT/文档）；或
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给你一个30 分钟纸上原型练习的详细脚本（含评分表与记录表）；或
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帮你从“0 到 1”写一个简单的回合制小样（规则 + 单位集 + Map），供课堂直接使用。
