在最开始，我们的想法是，设计一款纯粹的游戏。因为考虑到人员游戏制作经验不足，所以我们希望减少复杂的机制，将功能聚焦到核心的体验上，所以，我们先对整体的游戏背景进行创作后，试图用一句话来总结它： 快节奏，连续解密

在有了初步的概念之后，大家为了保持观念的一直，通过分条的语句对游戏进行描述。

Reboot是什么？

Reboot不是什么？

基于上面的描述，可以看出，我们对Reboot的定义并不是一个内容型的游戏，而是专注一个玩法的游戏，希望通过保持一定强度的交互来达到让用户愉悦的目的。而关于游戏背景的描述，则是通过游戏场景的设计、谜题交互模式的设计、关卡引导的对话中实现。

游戏的形式是按既定的问题生成位置（员工），按一定频率生成谜题，玩家需要通过短时间的连续决策来在规定的时间内解决所有谜题。

其中，“短时间连续决策”是核心，要保证用户不能有充分的思考时间，已达到手忙脚乱的感觉。所以抽象出来两个用户的决策点:

注意：解密顺序的决定其实包含在移动决策中。抛弃谜题也是如此。因为最后都会最终转化为player动线。

所以，我们讨论后梳理了一个用户与核心机制的交互流程，如下图：

从图中我们可以产生以下理解：

在一局游戏中：

核心的两个决策点：动线决策与谜题决策是解耦的。

所以谜题可以在不引入新的资源决策方式独立进行设计。

特别的，其中“紫线”部分因为是在动线决策中加入了对谜题解密的步骤，所以解谜过程将直接影响用户的决策节奏，所以解密时间不应该过长（特别的：如果谜题本身也可以保持高频词的决策次数的话，时间相对可以放长）。针对本游戏我们粗暴的给出设计的定义。

定义: 影响决策的难度

决策的难度 = 决策量 * 决策频次

其中，决策量为玩家同时要考虑的节点数量，对于动线决策来说，决策量取决于同时需要判断的问题出现人数（主要是需要判断，ceo那种特别慢的，其实不要判断，所以不会让决策量上升），决策频次测试需要决策的频率，由上面的流程可以判断，频次等于 谜题出现频次 + 移动障碍变动频次 + 谜题进入频次。

而谜题解密部分的难度更多的是由谜题内部的谜题设计来影响决策量和频次，所以可以直接将某一类谜题计算成固定难度的决策难度。

通过比较可以得知，谜题的决策难度相对固定，比较多变的不好设计的是管家的决策难度。如果需要进行梯度设计，那么可以先通过决策量（同事人数，是否又移动障碍。同屏谜题数确定）与决策频次（移动障碍改变次数、谜题平均完成时间，谜题生成次数）确定。

结论：想要设计具有梯度设计的关卡，则可以先设计地图与谜题频次，做出一个大概，然后装填不同难度的（比如选项增多，点选数量增加）谜题来平衡。

PS：但是很遗憾，本次作品由于时间原因，难度梯度问题很大，没有时间细调。

综上所述，本结算中为了模型统一，所以统一谜题设计秉持以下原则：

所以在第一版本中我们设计了以下三个谜题：

重启

重启键确实主要是为了扣题，并且我们对这个谜题的定义就是全游戏中谜题机制的下线。单次交互，用于基于玩家爽快的感觉。同时由于本身不存在“谜题决策”的难度，所以可以用来灵活的调节整体关卡的难度。

命令行出入

在命令行输入中，我们希望基于玩家可以有“成长"的感觉，当玩家熟练后，解密速度会上升，给予玩家的正向反馈会增加。特别的我们设计使用一些游戏的”秘籍“来作为输入的参数，对于有这部分体验的玩家来说，这个正向体验会直接拉满，因为这部分的”成长“是伴随着人生中数年时光的某几款经典游戏而带来的。于此同时，我们预留了一个自己的秘籍”TAB“键，这个按键可以补全文本，是为了可以与游戏内容产生更大共鸣的人群准备的，而如果在游戏中运用上了自己在游戏外的经验时，我们计划这同样会提高玩家的正向体验。

QTE

QTE我们希望通过控制时间资源的正向激励来基于用户的正向反馈。当用户输入准确时将花费更少的时间来完成解密。

但总结果来看，QTE在本次提交的作品中问题比较大。主要有两点:

很遗憾在进行设计阶段的时候没有学习完刘梦霏老师和白老师的《游戏的人与社会》，要不就可以试着用阿尔萨斯-卡莱亚模型来建模了（可惜15年在学校的时候完全不知道还有这么一门课！要不说什么都得去蹭蹭...）。

然后后来我们组内沟通，发现整体风格有点接近”瓦里奥制造“，准备去分析以下里面的小游戏做参考。

最后希望大家玩的开心！