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风之痕迹

风之痕迹

Hi,Tapper为游戏体验打分吧~
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6.71933个评价
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嘴替发言1 带图216 长评58 游戏时长 1h+好评中评差评画面优秀286 有趣好玩118 剧情跌宕49 音效动听47 福利丰富25 轻松护肝15 物超所值13 设定独特8 操作流畅7 故事情节47 UI设计34 操作体验29 资源获取12
游戏时长 18.6 小时后评价
我估计是锁评分了,要不然不可能6.4一天能拉到6.7,要是真官方刷的,那我建议把这些水军拿来开黑叔叔房。
1.类gbf游戏,核心就是刷本然后给副本设置了每日创建次数,为了避免玩家获得开房奖励,每人只能开两次房,开服第一天怪的属性低,不创房吃不到奖励,第二天的困难本限制人数,且投入的gm开房机器人少,导致六七分钟排不进去本。不知道策划脑回路怎么想的,不会做每天只能拿两次房主奖励么?现在蹲那儿没本打,怎么我还得回去继续刷魔兽等明天?(当然你要说你黑叔叔秒排那我只能说祝愿您一直能排到)
2.资源副本没有扫荡,所有资源副本都只能手刷,且资源包关卡限制开放时间,需要开服四天后才能获得将人物突破到70级的素材,对你没听错,你开素材本,是素材本不是多人本哦,需要等开服时间。
3.手机发热较为严重,模拟器挂机不会自动开始,手机有可能是我手机不太行,模拟器这个怎么说?挂个自动放哪儿半小时一看刷了一把,太省肝度了兄弟。
4.各种各样的bug,这个还算是小问题,小厂不出bug基本不可能,但是,你踏马内测时候没有的问题公测反而出来了?你的意思是你内测玩闭关布雷去了是么?
5.引导不明,开服没有方阵,从卡池武到初始盘都是王盘,第三天才能开方,且没有任何说明有方阵,我问你这是何意呢?
6.体力问题,知道为什么开服送了300管大红么,看他的商单我们可知,官方是想要你刷资源本来用资源本的产出炼金的,但是联动问题1和2,要炼金需要卡高级资源本,且资源本只能手刷,那么问题来了,我开服玩是不是纯纯冤大头?
综上所述,就目前游戏体验来看不推荐各位入坑,如果想要体验共斗刷子游戏,外服推荐碧蓝幻想(这游戏的画风就纯模仿碧蓝幻想的),国服推荐悠久之树,至于痕迹?那我推荐等半年后他半死不活开始优化之后再来体验。
官方风之痕迹丶米拉 : 关于评分波动,我们始终坚持不刷分、不锁分,会用持续优化和诚意补偿回应大家的期待。 感谢您这么细致的反馈, 每一条都是我们优化的重点方向。我们会尽快推进上述调整,用实际行动让体验变好。 再次感谢您的反馈~
玩过
好的,结合你对《风之轨迹》这类手游的兴趣,“AI开发者建议”可以理解为如何将人工智能技术应用于游戏开发,以提升游戏体验和开发效率。以下是根据当前行业趋势,为游戏AI开发者提供的方向性建议:
🤖 游戏AI开发的核心应用方向
方向类别 具体应用 核心价值与目标
🤝 智能NPC与角色 行为树+机器学习NPC:结合传统行为树与机器学习,让NPC行为更自然、难以预测。 提升世界真实感与沉浸感,创造动态叙事。
🎮 自适应游戏系统 动态难度调整(DDA):实时分析玩家表现,动态调整关卡难度、敌人强度或资源投放。 保证心流体验,服务更广泛的玩家群体。
🛠️ 内容生成与辅助 程序化内容生成(PCG):利用AI生成关卡、地图、任务、道具甚至基础剧情。 极大扩充游戏内容,降低重复劳动成本。
⚙️ 运营与测试优化 自动化测试与平衡:用AI机器人进行压力测试、探索Bug,并模拟海对局数据以调整平衡性。 提升研发效率,优化长期运营。
✨ 创新体验前沿 AI驱动叙事:根据玩家选择动态生成分支剧情和对话。 个性化体验:分析玩家行为,为其推荐玩法、皮肤或生成专属内容。 创造全新游戏范式,提供高度个性化体验。
💡 对开发者的具体实践建议
1. 从“增效”工具切入
· 如果你是独立开发者或小型团队,可以从AI辅助内容生成开始,例如用Stable Diffusion生成概念图、纹理,或用ChatGPT辅助撰写世界观、任务文本。
· 使用 Unity的Sentis 或 Unreal的Neural Network Inference 等引擎插件,将训练好的模型高效部署到游戏中。
2. 关注数据与迭代
· AI模型的“燃料”是数据。在开发早期就要规划好数据埋点,收集玩家与NPC互动、关卡通过率等匿名数据,用于迭代训练模型。
· 采用离线训练与在线学习结合的模式,先在安全环境中训练,再逐步放至线上微调。
3. 优先提升核心体验
· 对于《风之轨迹》这类注重剧情和角色的游戏,可优先探索AI角色对话系统(赋予NPC长期记忆和个性),或动态叙事系统,让玩家的选择产生更深远影响。
· 对于注重战斗的游戏,可优先开发智能战斗陪练AI或动态难度系统。
📚 学习路径与工具推荐
· 基础知识:掌握Python、深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow),并了解强化学习(RL)基础。
· 游戏AI专门框架:
· Unity ML-Agents: 非常成熟的学习和研究平台,适合在Unity环境中训练智能体。
· Google的Dopamine: 专注于强化学习算法的快速原型设计。
· OpenAI Gym及各类游戏环境:用于训练和测试通用AI算法。
总之,现代游戏AI的目标已不仅是创造“聪明的对手”,更是打造动态、个性化、高效生产的游戏世界。建议从具体的小需求开始实践,逐步构建复杂系统。
如果你对某个特定方向(如智能NPC的具体实现、AIGC工具链搭建)有更深入的兴趣,我可以提供更聚焦的信息。
日月紫萱2021大赏 : 叽里咕噜说啥呢
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