AI Game Design

游戏数值设计 × Agent Harness

LLM 负责理解、编排与解释;确定性引擎负责数值正确。先免费体检你的表——确定性引擎逐表断言,把数值断层逐条标红;这条纪律贯穿让 AI 安全接管工业级配置表的数值 Agent,已用肉鸽格斗 24 张真实数值表实证,全程轨迹可见。

数值体检 · 现场演示

确定性引擎逐表断言——点击后在你浏览器里真实重算,不是录的。

3 张表 · 724 行 · 51 个数值列

免费数值体检

在发售前,用 10,000 次确定性推演,揪出破坏你肉鸽游戏的数值断层

上传 .xlsx 配置表,确定性引擎逐表断言:曲线突变、下行断崖、列间派生偏离、外键悬挂逐条标红,定位到表.列.行——无需注册,0 AI 黑箱。同页附导表格式体检:表头/类型/公式引用九规则断言 + 跨表引用完整性候选发现,并可导出 lua/json

真实项目标红样本(肉鸽格斗 24 表实测摘录)

  • 曲线健康economy/商店.数量

    行 6 值 600(前值 120,相邻比值 5.00,阈值 ≤3.00)——疑似手调点或公式错列

  • 下行断崖economy/商店.数量

    行 5 从 20000 骤降至 120(比值 0.006)——疑似漏行或公式区间错位

  • 列间派生enemy/等级成长.行序

    立论 ≈ 敌人档位 × 52.66,87.0% 行吻合,57 行偏离派生链

  • 外键悬挂enemy/等级成长.MaxBalance

    49 个独立值中 2 个不在 equipment/强化-属性明细.数值 值域(如 170、190)

Agent Harness · 五分钟看懂这套架构在演示什么

LLM 负责理解、编排与解释;确定性引擎负责数值正确

工具调用

LLM 经 function-calling 自主选择 34 个工具(查表、战斗模拟、抽卡模拟、改表……),包装确定性引擎纯函数与工作区文件操作,数值正确性不依赖模型心算

环境沙箱

工作台挂载一个真实项目工作区(肉鸽格斗 24 张数值表),工具只能在工作区路径内读写

权限与人在回路

写操作分级:表格覆盖类 write_table 先 dry-run 出 diff、人工确认后才落盘(橙),LLM 无法绕过;低风险写(记忆追加/备份恢复)直接放行

记忆与上下文

项目记忆文件 + 会话历史持久化;系统提示按工作区状态动态装配,超长结果自动截断

查看架构一页纸

五支柱实现 · 选型理由 · 评测分层 · 诚实边界

装进你的 MCP 宿主——34 个数值工具以 MCP 形态接入 Claude Code / ZCode / Cursor 等,17 个审计工具面开箱即用

npx -y mcp-server-gamenumericsnpm 包页

两个示例入口:从 0 规划一个新项目(星之勇者 Demo) · 接管一个已有项目做查改与演算(肉鸽格斗)

从 0 规划

700+ 数值能力引擎底座:从游戏框架设定,到四大模块规划,到玩家体验预期总表

游戏框架 · 设定层

确定游戏核心设定,一切数值规划的起点

游戏框架

设定层

确定游戏核心设定:游戏定位、体验目标与商业定位,产出系统构成建议与模块路线图

游戏定位设定体验目标规划系统构成建议模块路线图
开始设定

数值规划

四大规划齐头并进,共同产出玩家体验预期总表

战斗规划

战斗结构规划:形态、系统开关、属性分层与投放矩阵 + 战斗体验决策

  • 战斗结构与系统开关
  • 属性分层与投放矩阵
  • 公式框架选型
  • 伤害公式推导

经济规划

资源类型、道具类型、产出消耗系统、Agent 自动平衡资源

  • 资源类型设计
  • 产出消耗平衡
  • 道具价值体系
  • 通胀控制

养成规划

养成模块数量、属性贡献分配、Agent 规划资源消耗

  • 养成模块规划
  • 属性贡献分配
  • 资源消耗节奏
  • 进阶曲线设计

关卡规划

关卡类型、数量、难度曲线、Agent 验证养成要求

  • 关卡类型设计
  • 难度递进曲线
  • 养成要求对齐
  • 进度节奏规划

玩家体验预期

四大规划确认后,确定性汇总推演玩家全程体验——0 LLM、引擎直算

战斗规划

结构决策

经济规划

产消平衡

养成规划

成长节奏

关卡规划

难度曲线

玩家体验预期总表

锚点日推演养成档位差异关卡难度因素产消对照

第 N 天玩家在哪、有多强、卡在哪——一张总表看全程

配置表关联

总表确认后挂接九大功能模块的配置表引用

战斗域

英雄属性

技能数值

敌人面板

养成域

等级成长

装备强化

天赋系统

经济域

经济产消

商店商品

抽卡概率

数值指南

方法论与站内公式引擎同源——读得懂,也算得出来

为什么不用 Machinations / 大模型 / 外包

三类常见出路的死穴,与这里的断层优势

vs Machinations · 图语言沙盒

工业界没人用图做数值,全在 xlsx / CSV / JSON。这里直面真实表格:直接读写真实工程配置表、Diff 写入——沙盒推演模型与真实数据割裂,沦为立项汇报玩具

vs 通用大模型 · Cursor / Claude / GPT

AI 碰不到算数:浮点乘除必幻觉、缺全局状态感知、无法保证曲线单调性。这里把 LLM 降级为调度员,数值全部出自确定性引擎纯函数

vs 传统数值外包 · ¥4000/单

买方收包验收扯皮、卖方人肉重配三天返工。这里是数字化公证处:标红报告做收包验收公证,引擎重算替代人肉重配