《小游戏开发实战》卷一《市场、品类与产品设计》全 50 篇。第一部分回答「在哪个平台、做什么品类、给谁做」,第二部分回答「玩法怎么设计、数值怎么调、钱从哪来」,第三部分回答「怎么用原型验证它、怎么算清账、怎么交付」。
这一卷的写法只有一条规矩:每一节都要留下一个能跑的东西。贯穿全书的是虚构小游戏 《合成小岛》 与工具链 pebble——config/ 是设计的唯一真源,sim/ 用 Python 跑仿真,core/ 用 TypeScript 写逻辑内核,web/ 把它打成浏览器直接打开就能玩的单文件 HTML,改一个数字,三处结果都变。
本页是《市场、品类与产品设计》的全书目录:按章节顺序列出全部 50 篇,点击标题直达正文。也可以从各节末尾的「阅读导航」按顺序通读,或先看目录篇 里的阅读路径与常见问题速查。
全书概览
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 书稿 | 《小游戏开发实战》卷一《市场、品类与产品设计》 |
| 篇数 | 50 篇(正文 15 章 45 节 + 目录篇 + 序 + 前言 + 附录 A + 附录 B) |
| 领域 | 小游戏市场分析、品类选择、玩法与产品设计、立项交付 |
| 贯穿游戏 | 《合成小岛》——合成 + 放置 + 关卡 + 装扮的轻度小游戏 |
| 贯穿工具链 | pebble——config/ + sim/(Python)+ core/(TypeScript)+ web/(单文件 HTML) |
| 核心主张 | 一份 config,三种消费;一份逻辑,两种宿主 |
| 可运行性 | S 仿真层 + P 内核层 + W 网页层 + D 静态层 + X 不可复现 + B 基准 |
| 实测环境 | Python 3.14.6(numpy 2.5.1 / pandas 3.0.3)、Node 26.5.0、Playwright 1.59.1、macOS Darwin 25.3.0 |
| 依赖 | 零外部依赖——不用 matplotlib、不用 tsc、不用 npm |
| 承接 | 卷二《引擎、实现与体验打磨》16 章 48 节 |
全书目录
前置
| 篇目 | 核心内容 |
|---|---|
| 目录 | 本卷定位、阅读路径、常见问题速查与可运行性口径 |
| 序:为什么小游戏值得单独写一套书 | 写作动机、边界与两条纪律 |
| 前言:本书的读法与贯穿项目《合成小岛》 | 阅读路径、贯穿项目、环境准备与验收方式 |
第一部分:市场与品类洞察(第 1–5 章)
| 节 | 文章 | 核心内容 |
|---|---|---|
| 1.1 | 小游戏的定义与边界 | 微信 / 抖音 / 快手 / QQ / 百度 / 支付宝与海外平台的分野 |
| 1.2 | 平台生态与分发机制 | 推荐、榜单与社交分发的公开可观察机制(X) |
| 1.3 | 市场规模、增长与结构性机会 | 市场规模估算与增长结构的可跑模型(S) |
| 2.1 | 榜单结构与品类分布 | 榜单结构与品类分布的统计口径(S) |
| 2.2 | 竞品拆解方法 | 核心循环 / 变现 / 素材的三维拆解框架(D) |
| 2.3 | 从竞品到差异化机会 | 把拆解结果折算成机会矩阵(S) |
| 3.1 | 品类分类体系 | 超休闲 / 合成 / 放置 / 闯关 / IO / 模拟经营 / 塔防 / 益智 |
| 3.2 | 品类的商业特征矩阵 | 各品类的商业特征横向对照(D/S) |
| 3.3 | 品类选择加权评分与敏感度分析 | 加权评分模型与敏感度分析(S/B) |
| 4.1 | 主包与分包体积预算 | 包体预算表与超限判定(D/S) |
| 4.2 | 首包加载与冷启动约束 | 首包加载时间的可跑约束模型(S/B) |
| 4.3 | 平台能力矩阵与审核红线 | 平台能力与审核红线矩阵(D) |
| 5.1 | 小游戏用户画像与使用场景 | 画像、场景与碎片化使用特征(X/D) |
| 5.2 | 动机模型与付费意愿分层 | 动机分布建模与付费意愿分层(S) |
| 5.3 | 生命周期阶段与留存结构 | 各阶段体验目标与留存衰减(S) |
第二部分:玩法与产品设计(第 6–11 章)
| 节 | 文章 | 核心内容 |
|---|---|---|
| 6.1 | 一句话玩法与核心循环拆解 | 核心循环的动作拆解与结构(D) |
| 6.2 | 循环时长与反馈密度 | 循环时长与反馈密度仿真(S) |
| 6.3 | 最小可玩原型 | 逻辑内核 + 浏览器可玩原型(P/W) |
| 7.1 | 关卡结构设计 | 关卡类型分布与节奏设计(D/S) |
| 7.2 | 难度曲线与心流模型 | 难度曲线与心流区间判定(S) |
| 7.3 | 关卡难度校准与自动生成 | 按目标通过率反推难度参数(S/P) |
| 8.1 | 成长线与数值曲线 | 成长曲线的整数比递推(S) |
| 8.2 | 进度感与「再来一局」 | 进度判定内核 + 可玩原型(P/W) |
| 8.3 | 离线收益与回归设计 | 离线收益的衰减与上限(S) |
| 9.1 | 小游戏特有的社交传播面 | 七类传播面清单与转化参数(D/S) |
| 9.2 | 裂变模型与传播系数 K | K 因子模型与增长临界点(S/B) |
| 9.3 | 社交压力与体验保护 | 强制分享与自然分享的对照仿真(S) |
| 10.1 | IAA 广告形态与场景布局 | 广告形态与场景收益结构(D/S) |
| 10.2 | IAP 内购与混合变现结构 | IAA 与 IAP 的收入构成(S) |
| 10.3 | 变现与体验的平衡 | 净 LTV 峰值与频次权衡(S/B) |
| 11.1 | 一页纸设计与立项文档 | 一页纸必填项的结构化校验(D/S) |
| 11.2 | 开发预算与排期估算 | 预算拆解与里程碑排期(S) |
| 11.3 | 立项决策与止损线 | 止损判据与假设敏感性(S/B) |
第三部分:立项交付与商业化底稿(第 12–15 章)
| 节 | 文章 | 核心内容 |
|---|---|---|
| 12.1 | 原型范围与验证目标 | 范围界定与可测指标断言(D/S) |
| 12.2 | 可玩性指标与测试方法 | 指标采样与置信区间(S/B) |
| 12.3 | 原型迭代与决策 | 迭代判定内核 + 可玩原型(P/W) |
| 13.1 | 收入拆解:DAU × ARPDAU | 收入口径拆解与阶梯对照(S) |
| 13.2 | 混合变现的收入结构 | 广告主导 / 均衡 / 内购主导三档(S) |
| 13.3 | 收入预测与情景分析 | 三档情景与参数敏感性排序(S/B) |
| 14.1 | 人力与工时估算 | 角色、人天与人力成本汇总(S) |
| 14.2 | 外包与素材成本 | 外包与素材成本结构(D/S) |
| 14.3 | 里程碑与风险缓冲 | 缓冲耗尽概率与敏感性(S/B) |
| 15.1 | 立项评审材料与流程 | 评审材料清单的完整性校验(D/S) |
| 15.2 | 设计案装配 | 设计案装配清单与白名单校验(D/S) |
| 15.3 | 交付物验收与下一卷衔接 | 总验收脚本与卷二衔接(D/S) |
附录
| 篇目 | 核心内容 |
|---|---|
| 附录 A:环境与复现速查 | Python / Node / Playwright / pebble 目录口径与全部实跑命令 |
| 附录 B:配置表字段字典与 schema | config/ 字段字典、整数比约定与 schema 校验(D) |
怎么用这份索引
- 系统学习:从目录篇 进入,按第一部分「选什么」、第二部分「怎么做」、第三部分「怎么交付」顺序通读。
- 抓重点:第 3 章(品类选型)、第 6 章(核心循环)、第 10 章(变现前置)是本卷三条主线。
- 查问题:用目录篇 末尾的「常见问题速查」表,或按上表标题跳读。
- 配代码:每篇正文的代码块都标了层级与来源文件;S 层需要 Python 3 + numpy/pandas,P 层需要 Node 26,W 层需要全局 Playwright,都不需要额外安装。
三条阅读路径
| 路径 | 顺序 | 回答的问题 |
|---|---|---|
| A 立项前的市场课 | 第 1–5 章 | 在哪个平台、做什么品类、给谁做 |
| B 产品经理的玩法课 | 第 6–11 章 | 玩法怎么设计、数值怎么调、钱从哪来 |
| C 交付与算账 | 第 12–15 章 | 怎么用原型验证、怎么算清账、怎么交付 |
可运行性口径
| 层 | 含义 | 怎么验证 |
|---|---|---|
| S 仿真层 | Python 数值仿真 | python3 sim/<name>.py --config config/,产出 JSON + CSV + SVG |
| P 内核层 | TypeScript 配置驱动逻辑内核 | node --test 'core/test/<ch>_*.test.ts'(Node 26 原生跑 TS,零依赖) |
| W 网页层 | 单文件 HTML 可玩原型 | node web/build_<ch>.mjs 产出 HTML,再用 Playwright 无头打开、采样状态、截图 |
| D 静态层 | 平台能力矩阵、包体预算表、清单与 schema | schema / lint 校验,且必须能被 sim/ 与 core/ 同时读入 |
| X 不可复现 | 真实平台后台数据、真实榜单、真实买量与审核结果 | 正文显式标注,命令行不可复现 |
| B 基准 | 评分稳定性、收益偏差、原型帧预算 | 产出 JSON,软告警不硬失败 |
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