我是8年累计20亿流水的游戏运营尤里卡，一个专注于分享游戏运营干货的野生导师。
最近看到一项让 AI 玩《杀戮尖塔》的测试。有研究者让20个大模型挑战《杀戮尖塔》最高难度A20，想看看AI到底有没有长期规划能力。 结果200局下来，只有1局成功击败最终Boss，而且AI前期打得还挺好，越往后却越容易翻车。
在高难度挑战里，模型偏向保守，在休息点频繁选择回血，错过了强化卡牌的机会。
原文：SpireBench：高难度《杀戮尖塔》模型测试
我看到这个结果时第一反应是：这就是我自己刚开始玩的样子。
在这个游戏里，休息点可以回血，也可以升级卡牌。我当时总想优先回血，毕竟活下来才能继续玩。但如果每次都把机会用来回血，后面也可能因为卡牌强度不足而打不过。
打了很多局以后，我才慢慢理解，血量也可以拿来换成长。眼前承受得住，就放弃一次回血来升级；愿意承担打精英的风险，也能争取更好的奖励。「卖血」值不值得，要结合手里的牌和接下来的战斗判断。
如果游戏早点把这个原则告诉我，我会不会更早玩到有意思的部分？
假设第一天就知道这个原则
假设我们真的在新手教程里加一句：「在承受得住的情况下，可以放弃一次回血来升级卡牌，也可以承担打精英的风险，争取成长奖励。」
玩家可能会少犯一些保守失误。他可能不会每次都选回血，也可能更愿意去打精英房间。从减少无效尝试的角度看，这个提示是有价值的。
原本要自己经历几次失败，才发现「一直保守也不一定能赢」；现在别人直接告诉了他这个原则。他少了一部分独立发现规律的机会。
知道原则之后，玩家仍然需要判断：这一局应该承担多少风险？现在的血量够不够打精英？这张卡值不值得用回血机会去升级？这些选择还在。他也可能把原则理解成无条件冒险，反而更容易输。
这让我开始怀疑：早点告诉答案，真的是最好的做法吗？
后来我找到一篇 2011 年的教育研究，汇总了 164 项关于发现学习的研究。其中一组比较发现，完全不给帮助、让学习者自己探索，学习效果总体不如明确教学。
但探索也可以得到帮助。比如学习者尝试以后获得反馈，或者参考示例、解释自己的思路。在另一组比较中，这类有支持的探索，学习效果总体优于研究中用于对照的教学方式。
这个结论提醒我，教学程度不是「全讲」和「不讲」的二选一。关键在于提供什么样的支持。
比如，可以设想一次低成本的试用，让玩家比较同一张卡升级前后的战斗效果。或者在玩家连续几次选择回血后，给一个提示：「你可以尝试用血量换取更强的卡牌」。玩家看到信息，自己判断要不要调整策略。
但这让我产生了新的疑问：既然有支持的教学可以帮助学习，那《杀戮尖塔》为什么还要保留摸索的空间？
摸索怎样才有价值
开发者在 2019 年的访谈里提到，他们希望高手玩家能逐步学会早期冒险、打精英。但他们也做了很多信息公开的工作。
早期版本里,敌人下一步要做什么是不明确的，玩家很难判断该攻还是该防。团队后来加入了敌人行动预告，还把原本需要逐个点击的长文本说明改成了直观的图标和数字。
这说明游戏愿意告诉你当下的风险是什么——敌人准备攻击还是采取其他行动——但「什么时候该冒险」的决策留给了玩家。
这种探索怎样才值得保留？我后来又看到另一个研究方向：有效失败。
这个概念来自教育学者 Manu Kapur。核心思路是：让学习者先尝试解决问题，即使失败也能在过程中暴露自己的理解盲区，之后通过教学、对比和整理，他们会更容易抓住关键概念。失败本身不是目标，但它可以成为学习的一部分，前提是后续有帮助你理解的环节。
放到游戏里，可以检查玩家是否有足够的信息回顾自己的选择。比如因为过度保守而输掉后，他能否发现问题与前面的成长选择有关，下一局有机会换种走法？
如果游戏在这个基础上增加复盘对比功能，比如帮助玩家对照几次关键选择及其后续结果，就可以尝试帮助他理解失败。
现在我开始理解为什么《杀戮尖塔》可以保留摸索：玩家能看懂敌人下回合要做什么，输了可以立刻开新局，用不同的路线和卡组重新尝试。失败的代价是这一局的时间，下一局从头开始，之前的选择不会影响这一局的情况。
错的代价变了
我之前参与过一个多英雄养成的官斗出海项目。游戏里有多个门客，战斗机制允许一个强力角色连续击败多个对手，所以集中资源培养主力会有更高的推进收益。
但引导任务要求玩家培养多个角色，主力突破也需要其他角色满足一定成长条件。熟悉策略的玩家会让其他角色刚好满足门槛，把更多剩余资源给主力。
但也有一部分海外玩家倾向于平均分配资源，按我当时的观察，他们的推进表现不如熟悉集中培养策略的玩家。因此玩家没有办法拿到我们预想中的奖励，获得我们预想中的成长，所以数据一直比较差。
我回想起来，我们当时应该检查玩家能不能区分门槛投入和战斗收益投入。引导任务和突破条件会让人觉得「每个角色都需要投入」，但玩家未必能从当前的困境里推导出「我应该集中资源」这个结论。
而且，等玩家理解过来，资源已经花出去了。《杀戮尖塔》输了可以开下一局，重新选牌、选路线；养成游戏里的投入会留在账号上，改换培养方向还需要重新积累资源。
这时候，游戏提供的信息支持就变得更重要。如果战斗结算能显示各角色的参与度，或者在玩家分散投入时给一个对比提示，那玩家至少有机会重新考虑自己的选择。
如果只看推进表现，可以考虑改引导任务，帮助玩家理解：其他角色满足门槛之后，更多资源可以留给主力。
我们当时也希望玩家获得更多英雄，并且有理由继续培养它们。所有人都学会集中养主力以后，其他英雄的培养和销售价值，仍然需要玩法来支撑。只把现有策略讲清楚，还解决不了这个问题。
我们最终选择了多英雄设计、多队养成，商业化逻辑也随之调整。我们希望玩家培养更多英雄，就需要给这些英雄相应的使用机会。因此我们最后的商业化模型和国服的模型是完全不一样的。现在想想，如果我们比较早地能意识到这个问题，有可能我们会有不一样的结果。
这段经历让我意识到：教学能帮助玩家理解当前玩法，但如果有效策略和游戏希望玩家做的事情不一致，光改教学是不够的。
按玩家能否学会来决定帮助程度
这段经历之后，我仍然倾向于早点帮助玩家理解玩法。不过，看到玩家走弯路，也不必把每个环节都做成强制教学。
Andersen 等人的游戏教程研究考察了三款复杂度不同的游戏，覆盖超过 45,000 名玩家。教程在其中最复杂的游戏里改善了游玩时间，两款较简单游戏则没有观察到显著的参与改善。
如果再遇到官斗项目里这种情况，我会把任务要求、玩家的资源分配和战斗结果综合进行考虑：他有没有误解培养要求？知道有效策略之后，之前的投入还能不能调整？如果玩家已经理解，玩法收益却与我们希望他培养的内容冲突，就得把机制一起拿出来讨论。
这也是我在产品调优课程里会训练的过程：从玩家的感受出发，把观察到的事实、问题判断和修改意见写成研发可以讨论的材料。
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