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Paolo's Blog Posts

更多对话,更少大喇叭

本文由 Paolo Gambardella 以意大利语撰写,由 AI 智能体翻译,可能含有不准确之处。

我想给自己的线上内容做一次更新。到目前为止,博客、LinkedIn 和几个播客是我的三大支柱。不过现在出版社终于动起来了,准备认真推进我书稿的修订工作,也会帮我触达潜在读者,所以我想趁这个机会改进一下自己的传播方式。

实战游戏设计

这本书的书名是 Game Design in Practice: A Professional’s Guide to Entertainment Ideation,由多伦多出版商 Jettelly 出版,他们专门为游戏开发者制作书籍和课程。

这是一本关于创意构思阶段的实践指南——那个把模糊想法打磨成完整概念的关键时刻。书里浓缩了我多年移动端和独立游戏开发的经验:理解玩家在游戏娱乐中真正在追求什么,跳出类型标签去挖掘一款游戏的核心体验,带着团队做头脑风暴,搭建可玩原型,最后用 brief、pitch deck 和 demo 来把自己的愿景卖出去。

将以英文电子书形式出版,逐章发布。如果你感兴趣,现在就可以在书籍页面加入心愿单。

到目前为止,我使用这些工具的方式都是单向输出。公开评论区我不太感冒,一来一往经常搞成内容审核,费时费力。我更喜欢私下联系——那样才能和人建立真正的关系、展开真正的对话,也给我带来了很多快乐和新朋友。所以现在是时候重新审视我的沟通策略,让这类真实的交流变得更容易发生。

除了这本书,我还在开发几个游戏创意,所以我可能会加入视频这个维度。我在考虑做一些短竖屏视频,一边让大家看到游戏实际运行的画面,一边讲我的观察:哪里做得好、我会怎么改、背后藏着什么设计思路。不同的是:视频里的游戏会是我自己做的。这样可以吸引那些更偏视觉的受众,说不定还会打开一些新机会。这也是检验自己想法是否够新鲜的一支温度计,所以早晚我会试试的。

语言是一个挑战。意大利语是我的母语,但我的意大利语已经被西班牙语渗透了——我在西班牙生活了很多年。我会犯一些错误,也会用一些意大利人不这么说的表达方式;意思能懂,但对我这个完美主义者来说还是差点意思。英语是商业语言,但英语内容已经多如牛毛,而且那些内容用的行话往往比我的更生动、更丰富。西班牙语也是一个选项,但我还不确定。你更希望用哪种语言读我的内容、听我说话?

今天的新动向就这些:继续推进这本书,同时继续做我的游戏。能同时兼顾这几件事,全靠新技术的支持——它让我可以给自己搭一套量身定制的工具,一边跑,一边建。

如果你对语言、视频或者其他任何事情有建议,欢迎在 LinkedIn 私信我:我认真听。

投资意味着承诺

本文由 Paolo Gambardella 以意大利语撰写,由 AI 智能体翻译,可能含有不准确之处。

前段时间我写了一个童话故事,并找到了一位艺术家帮我把它视觉化。她每周都会发草图给我审阅,我提供反馈,她再修改,总共要完成16张插图。这件事占用了我大量时间,起因是我想给女儿留下点什么——万一我哪天突然不在了。我没有期望它大获成功,也没想着卖出几百万册,我很清楚自己故事的质量和能力的边界。做这件事纯粹是出于创作的热情。

机器学习帮助我把这个童话故事具象化,也促使我去找了一位专业插画师来绘制它。这当然是件好事,但我得说,它占用的私人时间比我预想的要多得多。把事情委托出去,并不意味着砸点钱就能省时省力,而是意味着你要和另一个人一起为某件事持续投入。这一点我经常忘记,结果就是同时开了一堆坑,最后哪个都没填完。这是创意人身上相当普遍的毛病,今天我想把这个感受分享给你。

我希望能在圣诞节前出版这个童话,计划印一批加泰罗尼亚语版本,送给玛丽亚·劳拉班上的每一个孩子。之后我会把链接发到我的博客和LinkedIn上,这样大家就可以购买意大利语版和加泰罗尼亚语版了。

2026-10-26-微观回归

本文由 Paolo Gambardella 以意大利语撰写,由 AI 智能体翻译,可能含有不准确之处。

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第一节

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第二节

继续写……

手机F2P游戏:小工作室如何改写了规则

本文由 Paolo Gambardella 以意大利语撰写,由 AI 智能体翻译,可能含有不准确之处。

我让 Claude 去研究了 2.5 Gamers——Jakob 和 Matej 主持的播客,每周拆解一款手游。我给的提示词是这样的:
我希望你浏览过去五年播放量最高的视频,提取文字稿,逐字逐句仔细分析内容。然后帮我整理出近年来手游 F2P 领域的趋势,尤其是那些来自名不见经传的开发者的游戏。

这个播客之所以迷人,正是因为主角往往是两人、七人、二十人的小团队——可能在土耳其、越南、中国,或者北爱尔兰某个小地方——却能跑出让人眼前一亮的数字。

先说一下数字的背景:我引用的几乎所有收入数据,都是 Jakob 和 Matej 用市场情报工具估算出来的。看个量级就好,别太较真。

2023:混合玩法时代到来

苹果隐私政策调整之后,买量成本一路飙升,超休闲那套”大量下载、几分钱一个、靠广告变现”的模式撑不住了。2024 年初,Voodoo 的一位高管直接说:超休闲作为商业模式已经死了,他们整条原型线现在全部转向 hybrid casual。

Hybrid casual 的逻辑是:从超休闲那种极简核心玩法出发,在上面叠一层 meta——货币体系、成长线、活动、通行证、几个内购。

  • SayGames 用《My Perfect Hotel》树立了标杆:软启动超过一年,正式上线第一个月就拿下 1300 万安装量。
  • Habby 用旗下的动作 RPG 走了同样的路,打磨出一套可以在不同游戏之间复用的模板。

买量逻辑因此越来越深地渗透进设计决策,甚至开始主导设计。Century Games 的《Whiteout Survival》,前三十分钟玩起来和挂机游戏一模一样,然后一个”世界”按钮弹出来,你才意识到自己在玩 4X。他们把一个买量成本低的挂机游戏贴在一个策略深度极高的 4X 上面——因为挂机的素材便宜好买量,4X 能持续变现好几年。实际上是把两款游戏捏成了一款。

2024:核心玩法重新成为关键

2024 年,一批小团队用实际案例证明:一个新鲜的机制,比任何市场调研都值钱。

  • Lessmore 是一个 17 人的远程团队。《We Are Warriors》的原型只用了两个人、两周时间、零市场调研做出来——他们只是相信有一种逐帧体验是市面上还没有人做过的。结果估算下来:光广告收入就大约每天 20 万美元,而且激励广告每天限两次,刻意不让广告变成主要策略。
  • 土耳其的 Quokka Games,大概十来个人。《Screw Jam》是三款现有游戏的混搭:《Nuts & Bolts》的螺丝机制、《Bus Jam》的出口限制、tile match 的长椅系统。四个月内从零增长到每天约 13 万美元的内购收入。
  • 《Hexa Sort》由 Lion Studios 发行,发明了一个全新的解谜机制,并围绕广告体验专门做了设计:关卡时长约十分钟,激励广告在你需要空间的时候直接出现在棋盘上,回到 app 时插屏广告自然出现。
  • 《Offline Games》是一个纸牌、国际象棋、扫雷和知名游戏克隆的合集,看起来像是一个人做的。零成长线、零货币体系、几乎没有广告。2024 年 7 月,日下载量达到 150 万。没有发现任何买量投放:靠的是做好 ASO、一个 YouTube 频道(视频播放量达数千万)、以及旗下 app 之间的交叉推广。节目里有句话让我印象很深:”也许变现的答案就是不变现。”
  • 微信小游戏市场有大约 40 万开发者,70% 的团队规模在 5 到 30 人之间,一款游戏两三个月就能做出来。中国比西方早走一两年。

2025:执行力和速度

到了 2025 年,主题变了。想法不是问题,问题是谁能更快地把它复制出来:手游行业似乎就是执行得最好的人赢。

  • Rollic 成了”确定性解谜”游戏的代表——每次尝试关卡内容完全相同——并且押注于做很多每月百万量级的游戏,而不是押注于打造单个《Royal Match》。
  • 饿了团队(Hungry Studio)是一个痴迷 A/B 测试的中国小团队,他们做的《Block Blast》拿掉了俄罗斯方块的时间压力,把它变成一个三块拼图的解谜游戏,为每个玩家动态调整难度。最终成为全球第二大下载量的游戏。
  • 土耳其的 Grand Games 拿起水排序这个品类——一个到处都是粗糙游戏、靠广告活着的赛道——往里面注入了《Royal Match》级别的用心打磨:特效、动画,游戏会在你卡住时立刻告诉你,并主动提供一个额外的瓶子。
  • 越南的 Falcon Games 把《Royal Match》的活动体系原封不动地移植到一个把物品摆上货架的解谜游戏上,超越了那些发明这个品类的先行者。

在我看来,这是一个明显的信号——原创性和做事的热情正在流失。行业越来越被一种唯利是图的心态所主导。

2026:排序游戏与三十天法则

2026 年,执行能力被进一步压榨,最快的团队才能赢。

  • Pixel Flow 脱胎于 Loom——一个从 Rollic 出来的七八人土耳其团队。据 Akin Babayigit 说,没有投资人愿意给他们钱,因为他们不是出身”正统”的 Peak 工作室。他们把自己的钱全押上去,自己做买量,从零到日收入超百万美元只用了九十天。后来 Scopely 把他们收购了。一个越南团队几乎一比一克隆了这款游戏,两个月内做到日收入 14 万美元,之后被下架。
  • RotateLab 的《Cube Land》是一个远程土耳其团队做的,此前发了将近二十款游戏都没什么水花。十一月想到点子,三月做留存测试,六个月后日收入 30 万美元。他们把这叫做”频率”:多投几次球,总会进门的。
  • 《Smash Fest》把《Toon Blast》某个限时活动里的一个小游戏核心拿了出来——一门炮,朝物理结构发射炮弹——做成了一整款游戏。日下载量爬到 30 万。一个月内,七个知名团队的克隆版本相继出现。Pixel Flow 有三个月时间才被抄,《Smash Fest》只有一个月。他们反复强调一句话,听着很残酷:你只有 30 天时间来完成规模化。

素材大战

如果说这四年有一根贯穿始终的线,那就是广告素材的重量。从 2023 年开始,一款游戏需要产出的视频数量不断攀升。《Vita Mahjong》是一款面向老年人的简化麻将游戏,一个月内制作了 23000 条素材。有个案例被特别提到:测试了 1800 条素材,才找到一条能撑住百万投放的。结论就是”谁能量产谁赢”。

AI 把一切都加速了。一些中国团队声称 70% 的视频素材都用 AI 生成。但同样的技术也平权到了小团队手里:Matej 自己一个人在做自己的游戏,他只用商店页面的链接,一个半小时就生成了十条视频。他的结论是:十条不完美的视频,打得过一条精雕细琢的视频。

这里也有不得不说的阴暗面。假神经学家代言的广告、伪造的游戏画面、未经授权使用漫威和任天堂的角色、一家人在寒风中受冻只为卖一款园艺游戏——各大平台几乎睁一只眼闭一只眼。这也是我看待这个市场时,欣赏和不适交织在一起的原因之一。

我得到了什么

把这三年放在一起看,有几件事我想记住。

入场门槛低,卓越的门槛极高。 Akin 说过这句话,事实也在印证他。任何人都能在两周内复制 Pixel Flow。Meowdoku 几乎照抄了一款在市场上躺了一年半没什么动静的数独,结果把它打爆了。Block Out 用和《Color Block Jam》相同的机制、完全相反的关卡设计理念,超越了原作。想法只是打开了一扇门,谁能留下来,靠的是执行。

深耕一个领域是有回报的。 Loom 深耕确定性解谜多年。Malpa Games 花了十年磨砺文字游戏和数独的生产能力,才去寻找新想法——因为”你不够精准、不够快,想法转眼就被人抄走了”。对一个品类有深刻理解的人,比别人更早看到可以突破的地方。

新想法往往来自品类之外。 一个限时活动里的小游戏变成了一款完整游戏。一款老年人用的游戏变成了一种变现范本。《Township》做了十七年,本质是一个 match3 前面挂了一个休闲模拟经营,而那个模拟经营的唯一作用就是压低买量成本。”大家都不往自己品类外面看”,在聊《Township》的那期节目里有人这样说。看出去的人,就找到了空间。

自然增长还存在,但已经是例外了。 对大多数小团队来说,分发仍然是最大的问题,随着 AI 把生产成本压低,这个问题只会越来越突出。

让我感到宽慰的是,游戏本身还是有意义的。Akin 说这个行业已经过度倾向数据,而今天广告平台的算法在上线时就拉高了质量门槛:你不能再拿一个半成品出去、靠测试慢慢摸到成功了。需要直觉。需要有人知道什么该留、什么该砍。

对做设计的人来说,这是个好消息。

关于电子游戏行业的五个棘手问题

本文由 Paolo Gambardella 以意大利语撰写,由 AI 智能体翻译,可能含有不准确之处。

最近这几个月,总是有人反复问同样的问题。语气几乎都带着担忧。我试着把这些问题整理了一下,用自己的方式来回答。

1. 我们做的游戏,市场真的消化得了吗?

产能在增长,AI还承诺会让它增长得更快,但玩家的时间就那么多。这个逻辑听起来说得通。

然而过去这一年,发布日历塞得满满当当,却讲了一个截然不同的故事。玩家拥有的时间,尤其是购买欲,远比我们想象的要多。不需要通关一款游戏,你也可以觉得买得值。看看自己的Steam库就知道了:我的库里全是开了头、搁置了、迟早会捡回来的游戏。买下它,本身就是一种乐趣。

市场对做得好的游戏消化能力很强。真正被竞争挤垮的,是那些平庸之作——放在节奏平缓的年份或许还能混过去,如今一周就无声无息地消失了。我一直这么说,以后还会一遍遍地说:游戏是一种艺术,玩家能感受到,一款游戏究竟是为了卖钱而生,还是真的在讲述一些独特的东西。

2. 这是融资寒冬,还是我们拿着过时的规则在给游戏融资?

我倾向于后者。这个行业已经不再以几年前的速度增长了,而那些建立在高增长曲线上的投资模型,早就过时了。现在拿着2020年那套预测数据去谈商业计划,被人翻白眼是正常的。

还有一件事很少有人提。多年来,大家普遍认为,把一个来自大型AAA公司的人放在新工作室的头把交椅上,就是一种保障。在一个现成的体系里管三百个人,是一种本事。从零开始搭一个工作室,手头资金有限,背后没人撑腰,那是完全不同的另一种本事。那些来自前Riot、前Blizzard等公司的创业项目已经证明了这一点。很多人许诺了很多,交付的却很少,投资人都记着呢。

投资人想看到清晰的发行策略,最好能打破一些固有套路,如果能有具体数据支撑就更好了。如果你的业务重心不在增长,而在于打造IP,那最好去找其他融资方式,省得给自己惹麻烦。

3. 如果AI让执行变得更便宜更快,什么东西还有护城河?

先说前提,因为我对这个前提本身就不太信。我觉得AI首先会让开发规模变得更大,而不是更便宜。

生成更多资产和代码,意味着有人得去检查、测试、筛掉、整合它们。瓶颈会转移到审查和QA环节,而那里的复杂度只会越来越高。等这股热情退烧之后,我们会看到一批新的专门岗位冒出来,撑起整个体系,最终的账单只会比现在更高。如果以前我能把一个机制打磨到某个水平,现在能同时跑五个,这对我们呈现给玩家的复杂度感知也是一种压力。

那什么还有护城河?还是那些一直以来真正重要的东西:判断力——知道什么该留、什么该扔;和自己玩家之间的关系;以及说”不”的能力。桌上的素材越多,懂得拍板的人就越值钱。

4. 如果现在没人招初级员工,明天的高级人才从哪来?

这是最容易回答的问题,也正因为如此,我很惊讶大家还在不停地问。明天还能活下去的公司,是今天在培养自己初级员工的那些。

每一家停止招初级员工的公司,做的都是一个在今年的Excel表上看起来合理的选择。但如果所有人都这么干,五年后高级人才市场会空空如也,而且贵得离谱。今天肯花力气培养人的公司,将来会积累起一种买都买不到的竞争优势。

如果你是初级从业者,别灰心,专注于创作、把自己的声音放出去、多认识人。如果你是创业者,那就该为你所在的这个行业的未来感到担忧了。

5. 我们正在把创意风险从游戏里抽走吗?

好的设计,是在玩家预期与某种恰到好处的意外惊喜之间找到平衡。把所有风险都去掉,剩下的就是一款所有人都认识、没人记得住的游戏。

大公司趋于保守是自然的:他们损失不起,要对股东交代,要保护自己的IP系列。但这种保守,恰恰为那些体量小、动作快、愿意折腾的人留出了巨大的空间。每当大厂缩进安全公式里,就有一扇门为别人打开。

始终牢记我们游戏的核心幻想很重要。尽量用其他媒介来碰撞它、激发新意,然后敢于按照自己的创意理解把这些新东西加进去——玩家往往非常欣赏这种东西。

宮本不写代码

本文由 Paolo Gambardella 以意大利语撰写,由 AI 智能体翻译,可能含有不准确之处。

据我所知,宫本茂从来没有为自己的游戏写过一行代码。在一篇老的 Iwata Asks 访谈里,首席程序员中郷敏彦聊到了当时的工作方式。宫本茂和手冢卓志用铅笔在巨大的方格纸上画关卡。中郷的团队再手动把数据一块一块地录入进去。到了晚上,他们把所有内容烧录到一张 ROM 上,两位设计师就去玩这个关卡。修改意见以铅笔批注的形式写回到纸上。“我们一天勉强能跑完一轮修改循环,” 中郷说。

一天一轮。现在,我开着语言模型放在编辑器旁边,两分钟就能跑一轮。

我之前写过天才单打独斗是个神话,现在还是这么认为:没有中郷,就没有超级马力欧。如今,设计师和程序员之间的那部分对话,已经由模型来承担了。但对话本身还在,宫本茂当年置身其中的方式,很能说明我们这个职业正在变成什么样子。

设计师即导演

我喜欢把宫本茂想象成一个清楚自己要什么、也懂得如何表达的人。他的工作是描述:方块在哪里、跳跃的高度是多少、栗子小子撞到水管时会怎么样。把这些翻译成汇编语言是别人的事。

AI 带来的变化与此有几分相似。我可以描述一个机制、一个角色的各种状态、各种边界情况,然后得到一段可以在 Godot 或 Unity 里运行的脚本。结果的质量取决于我脑子里思路有多清晰——我越精确,消耗的 token 就越少。

设计师决定要发生什么、为什么发生、以及玩家应该有什么感受。写代码变成了一个可以外包出去的环节。前几天我聊到初级员工的时候也提到过这一点:这份工作从来都是在教一台机器,让它变成一款游戏。

当下的局限

NES 只有 2KB 的工作内存。中郷说他们当时到处找空余的内存:有二十个字节的话,就能给关卡多加十个方块。正是这些限制催生了一些载入史册的解决方案,比如《超级马力欧兄弟》里的云朵和灌木丛——其实是同一张图,只是换了个颜色。

宫本茂不写代码,但他对这些限制了如指掌。所以他提的需求,都是实际上能做到的事。

AI 也有它自己的限制,使用它的人需要同样熟悉这些限制。模型会忘掉超出上下文窗口的内容;同一个问题问两次,答案可能不一样;如果在游戏里实时调用,每次请求都有响应时间和成本。了解这些的人可以围绕限制来做设计,有时候甚至能把它们变成机制:一个记忆会出错的角色、一个结果无法预测的神谕、一个每次进入都会变化的世界。

每天十轮,然后一百轮

在同一篇访谈里,中郷说后来有了更好的工具之后,他们一天可以修改关卡十到二十次。如今,从想法到实现再到测试,整个循环几乎压缩到了零。我改一下重力,重新试玩,再改一次。

这就把瓶颈挪了个地方。以前的瓶颈是别人实现改动的速度。现在的瓶颈是我自己判断这个改动有没有效果的速度。而要判断,就得实际去玩、去感受、去比较。跳跃的手感,只有把手柄握在手里才能找到。

AI 不知道的事

AI 能写代码、能起草对话、能在几秒内生成素材。但它不知道一个关卡是不是太长了,不知道一个敌人出现的时机对不对,不知道一个跳跃什么时候开始让人抓狂。它感受不到喜悦、厌倦或紧张。它很擅长模仿别人已经找到的解法;至于选哪个留下来,还是得由玩过的人来决定。

所以我认为,游戏设计师的核心价值正在进一步向品味、节奏感和对玩家心理的理解偏移。正是这些东西让宫本茂的作品经得起时间考验——而他当年练习这些,靠的不过是一支铅笔和一张方格纸。

三件从明天就可以开始练的事

  1. 写出别人能执行的设计文档。 拿一个你熟悉的机制,比如马力欧的跳跃,用十行字描述它。然后把这段描述交给模型,看看输出是什么。每一处和你脑子里想的不一样的地方,都是你描述模糊的地方。
  2. 搞清楚你用的工具有哪些局限。 宫本茂了解 NES 的内存限制;你也要搞清楚模型在哪里会出问题:它在哪里会混淆、会遗忘、会胡编乱造。这些都是设计信息。
  3. 玩游戏的时间要多过生成内容的时间。 如果一次迭代只要两分钟,很容易就生成了五十个版本,却一个都没有认真玩过。给自己定几个时间点,拿起手柄,认真评判,然后在提下一个修改需求之前,先把你的感受写下来。

小一代将拥有我没有过的东西

本文由 Paolo Gambardella 以意大利语撰写,由 AI 智能体翻译,可能含有不准确之处。

我还记得自己在游戏行业的第一份工作:一家意大利南部的小公司,主要做街机和VLT设备的分销。公司当时启动了一个项目,要做一台基于Linux的机器,一次性发货给客户,之后通过外置驱动和解密智能卡来加载游戏。

我的职责是帮助设计和开发这些游戏,用的是公司自研的引擎。说白了,我大部分时间都在用Lua写代码。那时我大学还没毕业,错误犯了一个又一个。不止一次,我把阻塞调用写进了循环,结果游戏直接卡死。我还到处滥用全局变量,这边改一下,那边就莫名其妙地崩了。正如我说的,公司很小,我老板往往发现问题的时候已经闹成了紧急事故。这自然少不了一些剑拔弩张的时刻。

对一个没经验、又没人带的新人来说,这份工作真的很难。现在回头看,我知道问题不全在我:团队太小,根本没人有时间审我的代码。代码审查这个角色压根儿不存在。就这样,我一行行地积累着技术债,自己都没意识到。

如果今天有个和当年的我处境一样的新人,他身边会有一个AI助手——还没等代码交到老板手里,它就会提示你:这个调用会阻塞循环,那个全局变量两周后会来找你麻烦。说到底,这正是我当年缺的那层把关。想到以后的新人不用再踩这些坑,我是真的觉得欣慰。

说到底,初级开发者或设计师的核心任务从来没变过:让机器理解你的意图,把它变成一款游戏。语言、语法、那些防止程序崩溃的小技巧,不过是手段。如果工具能替你扛起这些手段、减少翻车的概率,新人就有更多精力去做真正重要的事:判断这款游戏到底好不好玩、有没有意思。

所以当我看到Epic Games想要用“AI优先”的方式来开发漫威和星球大战IP的射击游戏——代码和美术都由AI生成,人来掌舵和监督——以及Tim Sweeney谈到公司层面的重大转型时,我是带着几分怀疑的。但我也隐约感觉,这背后的出发点(当然,削减成本这条明摆着不算)是积极的,有可能真的让行业变得更好。

如果我现在是个新人,我会把AI省出来的时间用在两件事上。第一是建立人脉:认识其他开发者,去参加活动,让人知道你的存在。第二是真正搞懂玩家想要什么。要多玩游戏,但要带着思考去玩:拿一款成功的游戏,问自己它为什么能成,它满足了什么需求,哪个时刻让你迫不及待地开下一局,哪个时刻又让你直接关掉。玩街机的人想在几秒钟内感受到”我很厉害”;玩经营模拟的人想要那种一切尽在掌控的感觉。这些问题AI替不了你去想,而这恰恰是新人能够真正发挥价值的地方。

像玩具一样的游戏

本文由 Paolo Gambardella 以意大利语撰写,由 AI 智能体翻译,可能含有不准确之处。

最近几天,我写了当复制一款游戏变得轻而易举时,什么还有价值,以及把现有游戏混搭出来的原型。今天我从玩家视角重新回到这个话题,契机是几乎同时收到的两份内容。

拆解与重组

第一个是AI Search频道的一个视频,讲的是如何用AI反编译游戏,再把它们拼到一起。《镜之边缘》的跑酷塞进《上古卷轴:天际》,《我的世界》塞进《GTA》,蜘蛛侠塞进蝙蝠侠的游戏。作者说,移植跑酷系统大概花了一天。他的总结是:

“Think of it as like copying and pasting various elements from different games to create a completely new game.”

这些混搭大多很脆,碰撞检测和物理系统到处乱飞。几乎没有一个会变成正式产品。但还是有大批人在看、在复刻、在分享。

这才是让我着迷的地方。对一部分玩家来说,游戏已经变成了一个玩具。我们精心设计的目标变成了可选项;乐趣在于打开盒子,把零件全倒出来,拼出一个谁都没想到的东西。

他们到底想要什么

第二个是Seth Godin的一篇长文,讲的是哪些AI创业方向值得去做。Godin写道,几乎所有消费行为背后都有三股驱动力:地位、归属感,以及摆脱恐惧。在这之上,他加了一层中间层,包括掌控感、自我转变,以及融入某种叙事的渴望。

做混搭的人恰恰活在这一层。他们想掌控自己喜爱的游戏,想改造它,想把成果展示给同类人看。每一个互相交流实验作品的社区,都是一张没人花钱买来的关系网。

然后是让我这个游戏设计师读了最有感触的一句话:

“Mechanics without a story is the race to the bottom.”

Godin说的是创业公司,但这话对我们同样成立。如果一个机制一天就能被提取出来,单靠它本身就没什么价值。玩家要找的,是这个机制能让他讲出什么故事。

把Fallout的狗放进《人类:一败涂地》

我试着用这个视角重新审视自己的游戏Pawtners Case。

想象一下:把《辐射4》里的狗伙伴Dogmeat——就是那条你可以命令去找东西、把东西叼回来的狗——放进《人类:一败涂地》。后者是No Brakes Games出的物理解谜游戏,主角Bob在自己的梦境里游荡,用两条软绵绵的手臂抓住一切。这么一拼,结果跟Pawtners Case非常像:一只在梦幻城市里破案的警犬,两个按键,用嘴叼起物体,物理引擎负责制造笑料。

今天,我甚至可以在写一行代码之前就看到这个混搭跑起来。那会是个私人的、不可发布的原型,但用来验证手感够不够,完全足够了。

还有一个细节,现在我读出了不一样的意味。在Pawtners Case里,每个案件都有三种解法:菜鸟路线、老手路线和黑客路线。黑客路线是专门为那些喜欢利用物理引擎和关卡设计漏洞、走自己那条路通关的人设计的——也就是那些把游戏当玩具耍的人。我原本把它当作一个附加功能来设计。也许,它反而是在跟最有意思的那群玩家说话。

那么,这能是门生意吗?

对做混搭的人来说,几乎不可能。但对那些给他们提供合法沙盒、提供可以自由组合的零件、提供展示舞台的人来说,大概率可以。Roblox、马力欧创作家和Fortnite Creative多年来早就证明了这一点。

对游戏设计师来说,问题变了:我的游戏有多容易被拆开?玩家拿着这些零件,会搭出什么东西?

GDD 超越模板

本文由 Paolo Gambardella 以意大利语撰写,由 AI 智能体翻译,可能含有不准确之处。

说到游戏设计文档(GDD)和设计文档这件事,大家往往一上来就奔着模板和标准格式去了。在我看来,这样做会错过一个看清全局的机会。格式其实只是优质设计文档五个组成部分之一的其中一个方面。

几个月前我写过一篇关于文档(document)和文档化(documentation)之间区别的文章。这篇文章从那里接着说:既然我们已经明确了是在记录某个具体的东西,那文档里到底该包含什么?

五个维度

为了让这些概念更落地,我用一个简单的例子来说明:赛车游戏里的氮气加速(boost)。

知识。 首先,一份设计文档的核心是围绕一系列知识点来搭建的——也就是游戏或某个功能需要传递给玩家的东西。我之前聊过玩家体验叙事(player experience narrative)这个概念,也就是从一个热情玩家的视角来讲述游戏或功能的故事。这能帮我们识别出所描述内容的各个组成部分,进而梳理出”技能原子”(skill atom)——那些我们要传递给玩家的具体知识点。乐趣永远来自于探索的过程,这和创造性思维很相似:玩游戏本质上就是在学习。

对于氮气加速来说,技能原子可能包括:看懂什么时候氮气槽满了、发现弯道开氮气会导致失控、学会把氮气留到最后的直道用。每一条都是一个小发现,每一条都要写出来。

目标。 其次,文档里要包含我们从游戏角度出发设定的目标。这些目标会落实为对玩家行为的具体预期,有时也包括我们想唤起的情感体验。通常从游戏支柱(game pillar,如果有的话)出发,说清楚我们要达到什么结果。

对于氮气加速,目标可能是:玩家每圈至少使用一次,并且在直道上感受到那种肾上腺素飙升的爽感。支柱只有在逼着你做出取舍时才真正有意义:如果支柱是”速度感”,文档就必须同时说清楚为了维持它我们放弃了什么,比如比赛中没有任何菜单。如果我们期望玩家做出某个具体行为,也要写清楚怎么衡量它。一个没法在测试或数据里观察到的目标,只不过是个美好的愿望。

玩法。 接下来要规划具体的玩法设计,把玩家目标、内容、活动以及他们可能采用的策略都具体化,包括如何克服各种障碍。这个部分最常见的就是流程图、项目符号列表等等。

格式的问题就在这里登场了。呈现玩法的方式必须服务于读者。对于氮气加速,一张标注了各种状态(空槽、充能中、满槽、激活中)的状态图,比三页密密麻麻的文字对程序员更有用;一张列出速度和持续时间的表格,对负责数值平衡的人更实用。格式要根据内容和读者来选,不同的章节可以用不同的格式。

系统。 一份好的设计文档绕不开系统这件事。系统是一组机制的集合,这些机制共同作用,向玩家传递某种东西——所以我把它看作一套学习体验的组合。还有一些是计划外产生的动态,有时我们能提前识别出来,它们往往会演变成元游戏的一部分。

Scott Mercer 在一个短视频里讲过他是怎么设计《魔兽世界:燃烧的远征》里的首领 Gruul 的。他想还原那种抢椅子游戏的感觉——音乐停下来,所有人疯狂跑去抢位置。第一个机制 Shatter:对靠得太近的玩家造成伤害,迫使大家分散开来。Mercer 马上预见到了一个计划外的动态:团队可能会给每个人固定一个站位,乐趣就消失了。于是他加入了 Ground Slam,把每个玩家随机弹飞到不同方向,逼着大家即兴应对。然后是延迟问题:2007 年很多玩家还在用拨号上网,每个人眼中其他人的位置都略有偏差。于是他加入了一个渐进式的动作减速,给各个客户端时间同步,顺带还增加了紧张感。最后,死的玩家越多,剩余空间越大,战斗反而会越来越简单。于是渐增的伤害让所有人都有动力拼命活下去。

每一个机制都在填上前一个机制留下的漏洞,而每一个机制也改变了玩家所学到的东西。所以,如果我们正在记录的功能是某个更大系统的一部分,或者会对其他系统产生影响,我们就必须证明自己理解了整体图景,并尝试预判它的运作方式。回到我们的例子:如果氮气加速是通过在赛道上捡道具来充能的,玩家选择行驶路线的方式也会随之改变,负责关卡设计的人必须知道这一点。

生产。 最后,好的设计文档应该帮助解决设计问题和挑战,并指导程序员和美术师完成功能或游戏所需的所有资产。对于氮气加速来说,这意味着要列出视觉特效、音效和镜头运动,并标注出还没有答案的问题:如果玩家在跳跃途中激活氮气,会发生什么?

模板有它的局限

一旦过于专注于最终格式,我们就很容易失去全局视野,漏掉某些内容——有的模板包含这部分,另一些模板就没有。

拿单页文档(one-pager)来说,它很适合用来统一团队认知,或者向发行商提案,但系统和系统之间的互动根本塞不进去。反过来,很多经典的 GDD 模板有大量篇幅用于玩法设计,却完全没有涉及玩家需要习得的知识。每次选择格式时,我都清楚自己在牺牲五个维度中的哪一个,并把它记录在别处。

所以我把这五个部分当作一份检查清单,在打开任何模板之前就先过一遍:知识、目标、玩法、系统、生产。如果缺了哪一条,不管用什么格式,这份文档就是有漏洞的。

无队伍的原型

本文由 Paolo Gambardella 以意大利语撰写,由 AI 智能体翻译,可能含有不准确之处。

这个周末,我完全沉浸在关于游戏代码反编译的各种新闻里,根本停不下来。而在此之前的那一周本身就已经充满惊喜——我发现自己随便冒出一个想法,几乎可以立刻把它变成现实。一个人,不用占用任何人的时间。

调出你自己的配方

工作上,我做了一件三个月前想都不敢想的事,但出于显而易见的原因,我没法透露细节。在私下生活里,我正在学加泰罗尼亚语,并且为我的班级做了一个小游戏,灵感来自一句我们常用的表达:tros de quòniam,大意就是”脑子不太好使的人”。课上我们玩过一个动词问答游戏,于是我请老师让我拍了照。然后,借助网上免费的各种素材,我用 ChatGPT 帮我搭出了自己的版本。

我的想法是保留掷骰子的机制,再加入类似手机消除游戏里的那种阶段性目标——这种设计的留存感明显更强。游戏里有四种颜色,对应四类动词。每答对一题得十分乘以骰子点数,进度条填满后就能捕获那个颜色的”trosset”。答错不会扣进度,也没有计时器,因为目标就是学东西。

Tros de Tríviam 的开始界面

仔细想想,这个游戏里其实没有任何一个新东西。班上的问答游戏、官方教材里的练习题、骰子、手机消除游戏的进度条——这些早就存在了。创作的工作,只是决定怎么把它们拼在一起。如果你在学加泰罗尼亚语,可以在这里试玩。

游戏进行中:四个待捕获的 trosset 和掷骰子界面

现在我看到的是,越来越多的人在用 Claude 来反编译游戏,然后把它们混搭在一起。比如下面这个视频,有人把 EA 的《滑板》和《使命召唤:现代战争 2》合并了:玩家可以切换到第三人称视角,踩着滑板同时向敌人开枪。

这事真的太迷人了,让那些在一款款游戏里反复出现的机制重新焕发了生命。

我能想象这样一个未来:加入某个生态系统,就让玩家可以自由尝试自己感兴趣的混搭。通关《蜘蛛侠》和《金刚狼》之后,两个角色可以互相串场到对方的游戏里。买过的东西有了新生命。真的很带劲!

不过作为一个游戏设计师,我第一反应还是想到问题。蜘蛛侠是个即兴发挥的特技演员:他在敌人之间腾挪弹跳,战斗设计需要大量空间和分散的敌群。金刚狼的战斗则暴力得多、野蛮得多,完全是贴脸肉搏。把金刚狼放进蜘蛛侠的纽约,你马上就要问:没有蛛网,他怎么在摩天楼之间移动?把蜘蛛侠塞进金刚狼的近身混战,他那套翻腾跳跃的节奏根本没有喘息的余地。每款游戏的敌人、关卡、镜头,都是围绕主角的核心动作构建的。最有意思的混搭,是那种逼着你重新认识一款你以为早已熟悉的游戏的搭法。

关于创意的一些想法

面对这几周内涌来的海量新东西,有人皱眉头,这很正常,有道理。这个话题确实牵扯着很多道德问题。但对我来说,创意在某种程度上并不完全受理性和刻意思考的支配。

这种情况一方面让我想起追热点的问题——这是我在做手机免费游戏时深受其苦的事情。追趋势是一种完全反创意的行为。了解趋势当然能丰富我们的认知,但创意本质上是一个探索发现的过程,而不是一门精确的科学。一直追着热点跑的人,永远待在太熟悉的那一侧。好的混搭,是拿玩家已经熟悉的东西打底,再加上一个惊喜:熟悉到足以让人入门,新鲜到足以让人留下来。

同样的道理,手里有了这些新工具,就打开了非常多的可能性。举个具体例子:以前,我想做几个原型来说服团队”我这个想法值得一试”,就必须找制片人给我分配至少一个美术和一个程序员。现在完全不需要了。不用占用任何人的时间,这给了我大得多的探索空间。我可以一个下午做出五个粗糙的原型,扔掉四个,然后发现一些我自己都不知道自己需要问的事情。

无法回避

我用的这些工具,确实是建立在大规模侵权的基础上,这是事实。但从纯粹的创意角度来看,它们带来的价值是巨大的。有些人比我更有才华,可以不依赖这些工具,但我不行——而且现在的我没有被卡住。

我给自己定的边界是:只用它们做原型。我写了一个童话故事《甜瓜公主》,希望能在十二月用意大利语出版。我先用 ChatGPT 给它配了插图,也正是通过那些图,我明白了自己真正想要什么,然后才去找真正的插画师来画。原型帮我想清楚了我想要什么,但书最终会由真实的人来画。

这种状态能持续多久,我也说不准:有各种伦理和地缘政治层面的问题,随时可能在几小时内让某些服务关门大吉。所以我不建议任何人把自己的核心策略押注在这些东西上。

但没有人能否认,我们正站在一个令人目眩、某种程度上难以理解的局面面前——因为一切都快得离谱。我的实用建议是:多做原型,快速做,把真正重要的东西放到那些明天可能消失的服务够不到的地方。