王者荣耀浓缩体验需求概述

一、设计目的

在第一章第一节中我们已经分析了“浓缩体验-在最短的时间内提供最直接最饱满并且较贴合英雄联盟的游戏体验”这一设计需求的由来,总结一下设计目的:
  • 在移动平台还原“英雄联盟”的核心体验,保证核心乐趣不变,使玩家获得熟悉的游戏体验
  • 还原体验时需要针对移动设备的使用场景限制,调整游戏时长,以适应移动设备的生活场景

二、需要还原的游戏体验

我们首先来分析一下英雄联盟一局游戏中的体验,按阶段(时间)来将体验进行拆分梳理:
  • 前期低战斗力时期,获取资源速度较慢,以单挑对线为主。战场固定在兵线交汇处,双方进行细致的操作博弈,保证自己补兵的同时尽量骚扰敌方补兵。战斗混乱度低,微操体验丰富。
  • 中期战斗力成长时期,玩家选择战斗力成长方向,同时游走交战,争夺中立资源。战场在各线及野区间变化,双方在积累战斗力优势的同时,消耗敌方的不可逆资源(防御塔)战术体验丰富
  • 后期高战斗力时期,进入战略决战阶段。玩家开始集合抱团,重点进攻敌方不可逆资源,战场主要集中在各防御塔前和远古野怪处。战斗混乱度高,“复杂战场的信息收集和应对”以及“操作博弈”体验丰富。
整个英雄联盟的游戏体验,基本就是以上3个阶段,但仅仅知道这些是不足以支撑我们还原体验的。
就好比做菜,仅仅知道做菜的步骤是无法学习的,还需要知道每个步骤中放了哪些“料”。
这里需要用到我们之前学习的MDA理论来进行分析了。
以“前期”为例:
  • 为什么要以单挑对线为主→数值不足以在此时完成游戏目标,即推水晶
  • 为什么战场总是固定在特定的地方→地图设计双方的兵线汇聚在此,以及重要的野怪资源在固定区域
  • 为什么兵线汇聚我就一定要在这里打呢→获取资源购买装备提示战斗力以更好的完成推掉水晶这个目标
  • ……
对前期这个阶段使用MDA,我们可以得到很多答案,但需要注意,上面的推导只是单向的,并不意味着某一个结果仅仅由推导出的内容决定。(入门篇中专门讲过)
但不难发

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03-15 14:55
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门头沟学院 golang
bg:双非学院本&nbsp;ACM银&nbsp;go选手timeline:3.1号开始暑期投递3.7号第二家公司离职顽岩科技&nbsp;ai服务中台方向&nbsp;笔试➕两轮面试,二面挂(钱真的好多😭)厦门纳克希科技&nbsp;搞AI的,一面OC猎豹移动&nbsp;搞AIGC方向&nbsp;一面OC北京七牛云&nbsp;搞AI接口方向&nbsp;一面OC上海古德猫宁&nbsp;搞AIGC方向&nbsp;二面OC上海简文&nbsp;面试撞了直接拒深圳图灵&nbsp;搞AIGC方向一面后无消息懒得问了,面试官当场反馈不错其他小厂没记,通过率80%,小厂杀手😂北京字节&nbsp;具体业务不方便透露也是AIGC后端方向2.28约面&nbsp;(不知道怎么捞的我,我也没在别的地方投过字节简历哇)3.6一面&nbsp;一小时&nbsp;半小时拷打简历(主要是AIGC部分)剩余半小时两个看代码猜结果(经典go问题)➕合并二叉树(秒a,但是造case造了10分钟哈哈)一天后约二面3.12&nbsp;二面,让我挑简历上两个亮点说,主要说的docker容器生命周期管理和raft协议使用二分法优化新任leader上任后与follower同步时间。跟面试官有共鸣,面试官还问我docker底层cpu隔离原理和是否知道虚拟显存。之后一道easy算法,(o1空间解决&nbsp;给定字符串含有{和}是否合法)秒a,之后进阶版如何用10台机加快构建,想五分钟后a出来。面试官以为45分钟面试时间,留了18分钟让我跟他随便聊,后面考了linux&nbsp;top和free的部分数据说什么意思(专业对口了只能说,但是当时没答很好)。因为当时手里有7牛云offer,跟面试官说能否快点面试,马上另外一家时间到了。10分钟后约hr面3.13,上午hr面,下午走完流程offer到手3.14腾讯技术运营约面,想直接拒😂感受:&nbsp;因为有AIGC经验所以特别受AI初创公司青睐,AIGC后端感觉竞争很小(指今年),全是简历拷打,基本没有人问我八股(八股吟唱被打断.jpeg),学的东西比较广的同时也能纵向深挖学习,也运气比较好了哈哈可能出于性格原因,没有走主流Java路线,也没有去主动跟着课写项目,项目都是自己研究和写的哈哈
烤点老白薯:你根本不是典型学院本的那种人,贵了你这能力
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