《游戏设计》卷二《策略、涌现与体验度量》目录
《游戏设计》卷二《策略、涌现与体验度量》目录：16 章 48 节，从卷一的可执行规格出发，把机制跑起来之后的动态与体验全部操作化为可计算指标——策略空间与 Shannon 熵、支配策略检测、极小极大与均衡、涌现与退化解、平衡与相变、玩家动因与类型、情绪曲线与心流带宽、技巧习得、体验度量与可玩性、参数反推。本页给出与既有内容的分工、六档可运行性口径与全书 16 章 48 节完整清单。
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游戏设计
共 278 篇文章。
《游戏设计》卷二《策略、涌现与体验度量》· 全书目录与章节索引（50 篇）
《游戏设计》卷二《策略、涌现与体验度量》全 50 篇。第一部分（第 1–3 章）处理策略与均衡：策略的表示与决策树、策略空间枚举与 Shannon 熵、规模控制与剪枝，严格与弱支配关系、检测算法与复杂度、支配策略的修复，极小极大、混合策略与纳什直觉、最优解的计算代价；第二部分（第 4–6 章）处理涌现与相变：从规则到模式、涌现度量与退化解，平衡的定义层次与度量、平衡与多样性的张力，相变的临界点、序参量与临界指数、粗扫加二分细化的工程实现；第三部分（第 7–13 章）把玩家与体验操作化：自我决定动因模型与机制对齐、玩家类型到机制的映射与漂移，张力与释放的情绪曲线、心流带宽、技巧习得曲线与天花板，体验指标选取与置信区间、可玩性的操作化定义与采样、指标的可比性；第四部分（第 14–16 章）做可视化、反推与装配：纯 xml.etree 曲线与谱、策略空间热力图、相变图读法，从指标反推参数的可行域与代价，最后装配成动态与体验度量的完整链路并交付卷三。按章节提供仿真、逻辑内核与原型；完整项目的配置组装与交付验收仍在补齐。全书围绕虚构的卡牌构筑 Roguelike《灰烬牌库》与工具链 ashdeck 展开。
8.3 节奏与惩罚的度量
奖励给多少、惩罚忍多久，只有放进同一根轴才能比。本节把金币密度、挫败密度、净节奏、兑换率四个千分比算出来：奖励期每动作 1170‰ 金币、惩罚期每动作 1010‰ 挫败，全程净节奏 -232‰。再扫一张 5×4 参数基准表，越界场次从 15 提前到 4，两条软告警标出「预算形同虚设」与「节奏对难度过敏」。
8.2 惩罚机制与挫败预算
惩罚有两条独立通道：远征血量（每负一场扣 params.punishHp）与挫败预算（失败扣分 + 被拒指令扣分，累计 ≥ 100 即越界）。实测第 9 场累计挫败 137 越界，此时远征血量还剩 52——血量阈值要 15 次失败才耗尽，远慢于玩家的耐心。把「还能忍多久」写成一个整数阈值，并给出闭区间上界的越界判据。
附录 A 玩法规格字段表、机制公式与数据集索引
《游戏设计》卷一《玩法机制与可执行规格》附录：把全卷 16 章散落的玩法规格字段、机制整数公式、四条不变量与数据集汇成四张表，给出卷内文件命名约定与 S / P / W 三层完整复现命令，并附一段与工作区逐字节一致的跨语言摘要内核，作为「一份规格四处消费」的可验证落点。
9.3 可播种随机与确定性回放
随机一旦可播种，整局就是一段确定性函数。本节把同一份规格在 Python（sim/ashlib.py）与 TypeScript（core/src/ashdeck/）两处各跑一遍，终态 digest 逐字相同；再换 seed 证明种子真的进了洗牌。P 层 10 条断言全绿，其中两条是负例，证明「回放真的依赖输入」不是一句空话。
9.2 方差与体验
同一份机制在两种发牌结构下，体验能差多少？本节取「起手 5 张的总伤害」为体验代理量，对 200 组显式种子分别用洗牌袋（真实发牌）与可放回（假想）各算一次：洗牌袋极差 42、方差代理量 2505 千分比；可放回极差 64、方差代理量 3878。可放回把哑火局与爆开局的占比都抬高了一档。
9.1 随机性的结构：均匀、加权、洗牌袋
同一句「随机」在实现层是三种结构：均匀（可放回等概率）、加权（整数权重前缀和落点）、洗牌袋（打乱一副袋不放回抽）。本节对三者各抽 600 次，用整数与千分比量出重复率、最长连号与方差代理量——洗牌袋频次恰好每面 100 次、方差代理量为 0，均匀是 10020 千分比，加权偏斜到 186420。
8.1 奖励节奏谱
奖励节奏不是「多久给一次」的拍脑袋，而是一条可算的谱。一次 16 场远征里，每个胜场发 params.rewardGold 金币，节奏单位取玩家动作数而非回合数：实测前 8 场每 9–12 个动作换一次奖励、金币密度 1170‰，后 8 场 95 个动作零奖励。间隔序列、极差、逆序对把「节奏什么时候断」写成数字，同时闭合第 1 章的规格-实现漂移。
7.3 循环的稳定性
渐近稳定只由增益决定：G<1000‰ 收敛、=1000‰ 临界、>1000‰ 发散，与延迟无关。但游戏只有有限回合——本机按 play_spec 的 turnLimit=20 扫 (G, d) 平面：有限时域稳定域从 d=0 的 G≤950‰ 收缩到 d=4 的 G≤850‰，B 层再把设计点放进 ±10% 增益扰动网格，失稳只发软告警。
7.2 反馈延迟与回路增益
延迟不改增益，只把递推的读指针往后挪 d 回合：x_{t+1} = trunc(G·x_{t-d}/1000) + c。本机实跑同一份 G=900‰：d=0 单调逼近（方向反转 0 次、6 回合稳定），d=1/2/4 变成振荡逼近（反转 18/12/7 次、稳定要 10/16/21 回合）；发散档同理，延迟把爆发拆成阶梯。
7.1 正反馈与负反馈
反馈循环不是「赢了更强」这句形容词，而是一条整数递推：x_{t+1} = trunc(G·x_t/1000) + c。本节把回路增益 G 跑成三档——G=1100‰ 发散、G=1000‰ 临界线性、G=900‰ 收敛到不动点区间 [111,120]，产出逐回合实测增益、CSV 与纯 xml.etree 曲线，并说清为什么判据是参数 G 而不是观测到的比值。
6.3 稳健性与告警
把临界点附近的胜率逐格分类成稳健步与脆弱步，输出软告警清单：本节给出可跑的 S 层告警脚本、临界点邻域的胜率表、out/mech06_warnings.json 的告警条目，以及一个 B 层基准——把分类阈值本身缩放 50%~200%，看脆弱区间会不会翻盘。
6.2 相变扫描：游戏被解开的点
把「游戏被解开的点」定义成序参量（胜率）跌破 500‰ 的参数值：先粗扫定位跨越区间，再二分细化到 ±1，最后在临界点邻域逐点细扫算出临界宽度。本节给出可跑的 S 层相变扫描脚本、实测临界点、临界宽度与总耗时，并解释临界点为什么恰好落在固定策略的伤害预算边界上。
6.1 参数敏感度
固定 16 个显式整数种子，把 params.enemyHp 从 20 扫到 80、步长 5，逐格统计胜率千分比（1000×wins÷total，禁浮点）与平均剩余 HP：本节给出 B 层单参数敏感度的完整做法、可跑的 S 层脚本、CSV 与纯 xml.etree 折线图，并说明为什么「胜率全程 1000‰」不等于机制平衡。
5.3 原型与内核的同源性
浏览器与 Node 跑的不是两份对齐的实现，而是 web/pack.mjs 的 bundle() 把同一个 combat.ts 擦类型后内联的同一段源码，所以结果必须逐字相同。给出 Node / 浏览器 / Python 三方 digest 对照、产物级同源与自足检查（内核标记在、外部引用为 0），并说清 Python 侧是移植而非同源。
5.2 Playwright 真玩：注入策略、断言状态
用 web/verify_mech05.mjs 做无头真玩：注入 25 步整段策略序列，断言页面 digest 与 Node 侧 digestSnap(runSpec(spec)) 逐字相同，再换一段截断序列证明注入真被消费。含预热页的必要性、canvas 已绘制断言、两遍确定性、48443 字节截图与完整实跑输出。
5.1 规格内联进单文件 HTML
用 web/pack.mjs 的 bundle() 把 core/src/ashdeck/ 内核按手工拓扑序擦类型，再与 play_spec.json 一起内联进一个 9448 字节的 HTML：无 CDN、无 import、离线双击可跑。页面画敌方血条、我方血条与手牌，并暴露 globalThis.__ashdeck 的 run/snapshot 接口，附构建脚本与实跑输出。
4.3 无死锁与可解性
死锁是「未结束却无事可做」，不可解是「怎么打都赢不了」，两者都不是崩溃，因而不会被异常捕获，只能靠搜索证明。本节给《灰烬牌库》写一个带三重上限的广度优先穷举器：基线 spec 8 步可解、不可解夹具穷尽前沿后判不可解，并区分「有取胜序列作证据」与「前沿穷尽才是证明」这两种可靠性等级。
4.2 不变量断言：守恒、不可达、单调
不变量就是「永远不该出现的状态」。本节把《灰烬牌库》的不变量分成三类：守恒（牌数恒 12、伤害恒等于已扣敌方血量）、不可达（非法动作与欠费动作执行后状态逐字不变）、单调（enemyHp 与 playerHp 逐步不增）。关键手法是逐步查而非只看终态，并且每一类都配一个负例断言为 false。