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# HEX TRAILS 关卡设计调研报告
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2026-09-12 · 范围：两篇指定论文精读、相关研究、箭头消除及相邻游戏、1000 关生产建议。
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**研究后的建议是：建立“设计意图与路线骨架 → 可验证的关卡候选 → 多样体验库 → 按熟练度编排 → 试玩修正”的生产体系。** 第一篇论文提供设计意图与空间共同生成的方法，PCG-QD 提供多样候选库的方法；《一箭又一箭》的开发者分享补充了大量关卡生成、分档、重排和反馈的实践。三者都没有给出可以直接照抄的千关难度曲线。
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对本项目，长路巡游、轻巧反差、清挡换路和整盘释放仍是内容质量的核心。研究支持把它们变成生成约束与回放证据。具体出现频率、长度门槛、困难关比例，需要由我们的样关和玩家验证决定。
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## 1. 本次研究完成了什么
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| 工作 | 完成范围 | 独立笔记 |
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| Mission 与 space 论文 | 8 页全文，图 1–3、表 1；案例流程、结论与限制 | [精读条目 P01](level-design-knowledge/01-mission-space.md) |
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| PCG-QD 论文 | 8 页全文，图 1–5、表 I；算法、应用、评价与开放问题 | [精读条目 P02](level-design-knowledge/02-pcgqd.md) |
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| 序列与难度补充研究 | Refraction 自动编排研究；Lily’s Garden 真人与代理数据难度建模 | [条目 P03–P04](level-design-knowledge/03-progression-and-difficulty.md) |
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| 海外竞品 | Arrow Jam 同名消歧；Arrows、Arrow Out、Tap Away、Traffic Escape、Unpuzzle；一份 Grand Games 录像定点观察与两款商店截图观察 | [海外调研](level-design-knowledge/04-international-comparators.md) |
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| 中文竞品 | 一箭又一箭的版本与主体核对、开发者分享；箭了又箭、箭了个箭的差异与证据缺口 | [中文调研](level-design-knowledge/05-chinese-comparators.md) |
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| 可复用知识 | 问题索引、设计卡、关卡记录模板、来源与检索台账 | [知识库入口](level-design-knowledge/README.md)、[研究台账](../exa-results/level-design-2026-09-12/README.md) |
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搜索与网页阅读使用 Exa；指定论文还下载原始 PDF 核读，关键图表经过渲染检查。商店介绍属于产品方宣称，录像只说明抽查片段，开发者演讲的多个转录属于同一个经验来源。本次没有安装实玩这些移动游戏，没有审计任何竞品全部 1000 关，也没有获得其内部生成代码或原始 A/B 数据。
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## 2. 两篇论文应该怎样进入我们的制作流程
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### 第一篇：把“玩家经历”做成可编辑的生成对象
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Karavolos 等人的两项案例分别采用“任务图先生成、再落空间”和“空间草图与任务顺序共同输入”。设计者在中间阶段编辑、检查、重跑模块，而非仅反复调整随机参数。原文也承认模板制作、歧义修正和模块测试仍需要工作，精确保留重生成结果中的指定局部尚待完善。[原文](https://livegamedesign.github.io/assets/FDG2015_Karavolos.pdf)
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在我们这里，mission 可以写成“先清外侧挡子，再转一次盘，最后放出朝内的长路棋子”。space 是这个关系实际落在哪个花瓣、环带、交叉和出口。花瓣关可先锁住路线骨架，同时求兼容的放行关系；无需把所有关卡硬塞进同一种生成顺序。
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需要新增的中间表示是**带状态条件的路线与释放关系**。例如“在底盘朝向 r、剩余棋子集合 S 下，移走 A 之后 B 可以沿路径 p 离场”。只记录 A 挡 B 的静态图，会漏掉旋转改变路线的情况。
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### 第二篇：保存不同类型中各自优秀的候选
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Gravina 等人的 PCG-QD 论文是综述与研究方向论述。其核心是让质量和行为多样性共同参与搜索；MAP-Elites 是其中一种方法，通过特征分区保存各类优秀个体。它提供候选库的思路，不负责决定玩家第 1 关到第 1000 关的顺序。[作者全文](https://antoniosliapis.com/articles/pcgqd.php)
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对本项目，直接长路、清挡后巡游、一转反差、多阶段释放应该有各自的优秀候选。不能让所有关卡在“越长、越绕、旋转越多”这一个标准下竞争。先按主要放行方式分库，再用少量坐标浏览，形状与其他属性作为标签，避免过早建立巨大而空洞的多维网格。
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第一版可以先实现分类、评审与检索；等特征有效，再决定是否加入从档案选择父代、变异、局部竞争的完整搜索。普通分组筛选不应冒称已实现 MAP-Elites。
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### 两者结合后仍缺少的环节
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可解性、核心回报是否出现、真人是否喜欢、连续十关是否重复，是四个不同判断。两篇论文都不能替我们验证后两项。补充的 Refraction 研究展示了基于解法特征的编排实验，但也暴露概念耗尽后连续选相似关的问题；Lily’s Garden 研究则说明结构、代理和玩家数据需要结合，且预测仍有误差。[Refraction 研究](https://www.ericbutler.net/assets/papers/chi2015_progression.pdf)、[难度建模研究](https://arxiv.org/html/2401.17436)
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## 3. 相似游戏提供了哪些具体经验
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### 先解决名称混淆
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Arrow Jam 不是唯一产品：本轮发现 PoseidonJoy、Grand Games、CyberGame 等不同版本，还有 GAMEE 的 Arrows Jam、TidalAurum 的 Arrow Jam Go。Grand Games 的版本有倒计时；Lessmore 的 Arrows 官方明确无计时。身份、规则和压力来源必须分别建档。[Grand Games 商店](https://apps.apple.com/us/app/arrow-jam-tap-puzzle/id6762192889)、[Lessmore 商店](https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ecffri.arrows&hl=en)
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《一箭又一箭》也区分微信小程序与 Google Play App：腾讯平台条目列海南掌趣，开发者大会分享者是广州畅想互动何毅坤，Google Play 同名 App 的开发者信息对应畅想互动。本次没有擅自解释这些主体间的业务关系，也未假定两个平台同步更新。[腾讯条目](https://sj.qq.com/appdetail/wx69949b45b793b612)、[Google Play 条目](https://play.google.com/store/apps/details?hl=zh_HK&id=com.cxgame.yjyyjgoo)
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### 核心对照
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| 对象 | 可靠资料中的机制/观察 | 最值得迁移到本项目的设计问题 |
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| 一箭又一箭 | 开发者自述用 AI 参与生成、评分、编辑、排序；随熟练提高增加后段困难关频率，从三档扩到五档并做 A/B。[演讲实录](https://www.youxituoluo.com/534534.html) | 内容生成、难度标定和关号编排分开；用问卷解释为什么觉得无聊 |
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| Arrow Jam / Grand Games | 官方列倒计时、连接箭头、转角和管道；录像可见小局起步、遮挡幕布、围框与 Super Hard 标签。[商店](https://apps.apple.com/us/app/arrow-jam-tap-puzzle/id6762192889)、[录像](https://www.youtube.com/watch?v=6tObwJPw-JA) | 新机关、空间结构、时间压力分别分析，不能把一个标签当真实难度 |
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| Arrows / Lessmore | 官方强调无计时、避免碰撞与提示；商店截图可见密集折线构成整体轮廓。[商店](https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ecffri.arrows&hl=en) | 有辨识度的整体形态与逐步清空；验证密集画面是否仍可跟线 |
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| Arrow Out | 商店列形状、缩放和辅助工具；二手体验报道讨论颜色分组、星级和章节。商店部分规则文案与报道有差异，未合并成已确认规则。[商店](https://apps.apple.com/us/app/arrow-out/id6754243057?l=zh-Hans-CN)、[报道](https://www.huxiu.com/article/4860736.html) | 把局部视觉分组作为可读性实验；章节奖励与谜题结构分开评价 |
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| Tap Away / Popcore | 官方说明单向移出方块、旋转立体形状观察角度，逐步改变规模和外形。[商店](https://play.google.com/store/apps/details?id=com.jctswbglsm.SwipeAway&hl=en) | 从拥挤到解开的层次感；其观察视角旋转与我们的底盘换轨作用不同 |
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| Traffic Escape / FOMO | 官方说明车顶箭头指示路线，按顺序移出、避免车辆碰撞。[商店](https://play.google.com/store/apps/details?id=com.bonnie.trafficescape&hl=en) | 看得懂“谁挡了谁”以及移除后新机会；并行调度细节本轮未实测 |
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| Unpuzzle / KekGames | 创作者发布页描述逐块拆解，平台说明被挡住时不能拉出、可以有多个解法。[原发布页](https://www.kongregate.com/en/games/kekgames/unpuzzle)、[平台规则](https://poki.com/en/g/unpuzzle) | 用拆解顺序与机制组合提供内容；明确可解、多解与无惩罚的区别 |
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这些产品的“折线箭头有多长”“盘面轮廓是什么”，和本游戏“一枚棋子沿共享轨道行驶多远”不是同一个度量。只能迁移体验问题和组织方法，不能直接照搬它们的箭头数量或线条长度阈值。
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### 有直接观察证据的片段
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本轮定点查看了 IOSTouchplayHD 于 2026-06-02 发布的 Grand Games 录像：
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- [00:20–00:39](https://www.youtube.com/watch?v=6tObwJPw-JA&t=20s)：起步阶段的多个小局，适合研究反馈与教学密度。
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- [01:00](https://www.youtube.com/watch?v=6tObwJPw-JA&t=60s)：画面可见 Level 6。
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- [04:00](https://www.youtube.com/watch?v=6tObwJPw-JA&t=240s)：幕布及数字 7；只有画面事实，不能据此编造幕布完整触发规则。
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- [07:00](https://www.youtube.com/watch?v=6tObwJPw-JA&t=420s)：围框箭头与内部簇，提供外层/内层结构对照。
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- [10:00](https://www.youtube.com/watch?v=6tObwJPw-JA&t=600s)：可见 Super Hard 标签；没有验证其实际难度或对应的全局关号位置。
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这是约 12 分钟录像中的抽查，不是连续通关测试。无法从视频准确读出点击是否被缓存、同时在途上限或丢输入情况；因此本轮没有用它宣称竞品已实现何种并行逻辑。
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## 4. 《一箭又一箭》的量产经验，哪些能用
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2026-05-27 的开发者分享，是本轮最贴近千关目标的实践材料。作者称早期简单—中等—困难循环在熟练用户中逐渐失去吸引力，后来增加后段困难关频率，扩充分档、重排大量关卡，并用 A/B 和问卷迭代。公开稿没有给出评分公式、实验分组规模或最优曲线参数。[全文实录](https://www.youxituoluo.com/534534.html)
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由此可支持的项目决策是：
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1. **关卡 ID 与关号分离。** 重新评级后可以调整顺序，同时保留来源、结构和历史表现。
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2. **结构难度和熟练玩家的体感分离。** 后期是否增加组合与挑战，要看玩家反馈和行为；固定结构难度不保证体感稳定。
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3. **保留核心，克制增加规则。** 演讲中的巨大箭头、彩色箭头、连击等是不同的新鲜感入口。我们的花瓣、螺旋、编织可以在原规则内提供变化。
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4. **数据和解释一起采集。** “后期无聊”“看不清”“连点没反应”“只剩重复清理”应触发不同改动。
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演讲中的低频特殊机制、动态计时和商业反馈需要放回其产品目标理解。长路与反差是我们的核心内容，不应因竞品特殊机关低频就降为偶尔奖励；倒计时也不能未经验证进入当前强调巡游观看、免费试路的主线。
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## 5. 长路、反差、花瓣应分别怎样制作
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以下为本项目方案，尚未通过本轮新试玩验证。
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| 内容 | 生成时必须表达 | 验收时看什么 | 在序列中的角色 |
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| 长路巡游 | 关键棋子的真实成功路线、转弯与空间展开，明确何时放行 | 实际行进是否成立、是否愿意跟完、多策略是否容易遇到 | 教学、舒缓、中段兑现和收尾都可使用 |
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| 轻巧反差 | 第一眼预期、目标棋子、简短放行条件 | 模型证明动作轻巧；玩家证据证明预期落差 | 用少量动作带来清楚回报，可与短路或长路结合 |
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| 花瓣等形状路线 | 可辨认的整体形态与实际可行驶的关键路段 | 图案是否可读、关键路线是否被真实使用、交叉是否清楚 | 成为常见路线家族；高完成度作品可承担章节记忆点 |
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| 逐层释放 | 带状态条件的阻挡与换路关系、阶段奖励位置 | 哪一步打开哪些机会，是否只靠作者特定解才看得见 | 构成关内进展，并提供组合变化 |
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花瓣需要分别记录三种证据：静态轮廓、实际路线、解开的阶段。轮廓相同可以换清挡/旋转关系；关系相同可以换路线形态。但仅换颜色或整体对称变换，不能自动计成新的体验原型。
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一个花瓣原型至少可以提出三种不同制作意图：开局直接巡游、外侧让路后释放主瓣、一转接通内向长路。是否值得分别进入主线，要看实际释放顺序、路线和玩家感知是否有差别。
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“反差”尤其不能只靠数值打标签。PCG-QD 中的算法 surprise 指结果偏离历史行为预测，与人看到内向箭头后说“原来转一下就行”含义不同。我们需要分别验证操作简洁与玩家预期，而不是套一个 surprise 算法名称。[P02 的概念辨析](level-design-knowledge/02-pcgqd.md)
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## 6. 1000 关生产体系的具体建议
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```mermaid
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flowchart TD
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A[体验意图与已教规则] --> C[带状态条件的路线和释放关系]
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B[花瓣等空间草图与固定路段] --> C
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C --> D[生成棋子与轨道候选]
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D --> E{正式规则与回放验证}
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E -->|冲突或未确定| C
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E -->|通过| F[分类候选库与类内评审]
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F --> G[去重和按熟练度编排]
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G --> H[连续试玩与输入体验检查]
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H -->|排序不合适| G
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H -->|奖励或可读性有问题| C
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H -->|通过| I[版本化发布与持续反馈]
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I --> H
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```
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### 先固定真实操作逻辑
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用户已经指出快速连点与并行体验的重要性。生产工具要使用最终约定的输入与运动规则：接受点击的时机、占用何时变化、旋转是否可与运动交叠、队列或并行动画如何表现。记录为 `rulesVersion`，让求解、回放和实际操作对应同一版本。
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如果未来真实并行改变了沿路动态占用，静态顺序求解的证明范围也要重审。即便只是动画串行，快速点击等待仍会影响长路的体感；这类时间应与主动观察、主动观看分别计量。
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### 三个可以分别改动的产物
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| 产物 | 内容 | 何时修改 |
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| 原型/骨架库 | 路线语汇、释放关系、固定约束、变化范围 | 需要新体验或发现某类内容无法稳定生成 |
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| 关卡候选库 | 固定布局、完整回放、体验标签、评审、近似家族 | 生成新布局或修改单关 |
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| 主线编排表 | 关卡 ID 顺序、目标熟练度、相邻差异、版本 | 难度重新校准、连续体验重复或节奏失衡 |
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评价按规则正确性、体验类型、本类质量和难度证据分别保存。先用已有样关标定可解释的档位，不让现有总分替代全部判断。每次修改筛选规则都保留淘汰原因，检查是否系统性删掉了轻松而漂亮的内容。
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### 难度曲线控制的对象
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推荐控制的是某类玩家连续游玩时的体感，而非强制结构分数单调变化。前期逐步引入箭头起步、沿轨转向、交叉不换轨、清挡和转盘，再增加熟悉关系的组合。后期保持舒缓与挑战的变化，并按熟练度反馈调整挑战出现率。
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长路观看量、推理负担、视觉负担、操作量应该画成不同序列。难关后的舒缓关可以继续有丰富巡游；章节观赏高点也可以是轻松的。一段 **仅用于说明的八关节奏** 可以是：
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| 位置 | 主要内容 | 目标推理负担 | 回报安排 |
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| 1 | 熟悉入口，直接长路 | 低 | 立即巡游 |
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| 2 | 清一枚放出目标 | 低至中 | 清楚因果 |
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| 3 | 已教旋转带来内向出口 | 中 | 轻巧反差 |
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| 4 | 花瓣形态，宽松放行 | 低 | 丰富观看 |
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| 5 | 两个熟悉关系组合 | 中 | 分段兑现 |
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| 6 | 跨区清挡与换路 | 较高 | 完成后充分放行 |
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| 7 | 开放出口的长绕行 | 低 | 熟练感与舒缓 |
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| 8 | 另一种形态的整盘释放 | 中 | 阶段收束 |
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这不是发现了竞品的八关周期，也不是要求每段第六关最难。不同段落需要错开长度、峰值和内容顺序，具体节奏应比较后选择。
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### 扩到 1000 的验收顺序
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建议沿用“基准样关 → 首批 100 → 300 → 600 → 1000”的分批思路。基准样关按体验和负担覆盖，不直接当玩家前几十关。每批发布前分别检查：
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1. **全部可验证。** 每关有正式规则下可回放的清盘解；超时或未确定的候选不混入已验证集合。
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2. **承诺内容成立。** 主长路、反差、形状路线和阶段释放有对应证据；关键效果不是只存在于未使用装饰线。
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3. **有可感知变化。** 同骨架、同释放节奏和相邻近似关可被查出；不以种子不同代替新内容。
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4. **连续体验成立。** 按序游玩覆盖开局、中段和收尾，排查重复清理、视觉拥挤、输入等待及熟练后无聊。
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5. **来源可追踪。** 规则、生成器、模板、评价、编排和试玩记录均有版本。
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一批未通过时，先判断问题在骨架、布子、显示/输入还是排序，再修对应环节。不要靠扩大候选数掩盖评价目标不正确的问题。
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## 7. 对之前 1000 关方案的修正
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| 原有建议 | 研究后的处理 |
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| 20 章 × 50 关、固定 D1–D5 数量 | 保留为制作预算假设；没有论文或竞品公开证据证明这些精确配额 |
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| 后半程平均难度平台 | 改为追求目标玩家的体感稳定；结构要求和困难关频率可随熟练变化 |
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| 长路、反差、花形的具体覆盖比例 | 不由学术引用背书；先验证识别、观看意愿与连续疲劳，再定频率 |
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| 先体验骨架再几何 | 保留，同时允许花瓣空间草图与体验关系共同输入 |
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| 使用质量多样性管理候选 | 支持方向；先检验标签与类内评审是否有效，再决定算法复杂度 |
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| 原有多维评审与节奏编排 | 保留相邻差异、奖励曝光和熟练度校准，并补充解法特征编排研究及可比较实验 |
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| 自动化提升制作效率 | 计入模板、评价器、工具和人工评审成本，实测总工时与验收产量 |
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这些修正针对论据和实施方式，不代表本轮已经生成或验收了 1000 关。原始讨论稿继续保留：[1000 关制作方案](1000-level-production-plan.md)。
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## 8. 最值得先做的三组验证
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| 验证 | 控制什么 | 观察什么 | 用结果决定什么 |
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| 同一释放结构，换花瓣/环绕等空间；同一形态，换释放结构 | 尽量保持棋子数、输入规则与主要操作负担可比 | 玩家是否感到不同、愿意看哪条路、能否说明关键变化 | 哪些维度真能支持内容扩容 |
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| 相同候选预算：现有单分筛选与分类后类内评审 | 使用相同规则、候选来源与评审条件 | 合格数量、可感知差异、重复率、人工筛选时间 | 候选档案是否值得进一步实现 QD 搜索 |
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| 同一批关卡，不同编排序列 | 规则、动画、内容和外部奖励保持一致；按熟练度分组 | 连续游玩、主动观察、奖励识别、疲劳及不继续的解释 | 难度波动、舒缓位置与后期挑战比例 |
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先用小规模观察找机制问题，不能将探索性样本的通关率当精确行业指标。规模化 A/B 前再定义主要指标、样本与停止规则；同时保存反例和定性反馈。实际体验评审应覆盖慢点观看与快速连续点出的玩法，避免只优化其中一种。
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## 9. 研究还没有回答的事情
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- 各竞品真实的千关布局、重复率与难度分布；商店关数声明尚未逐关核对。
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- Arrow Jam 与《一箭又一箭》的实际点击缓存、并行动画、状态提交与碰撞实现。
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- 开发者自述中的 AI 技术类型、原始评级公式、A/B 最优参数与效果量。
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- 本项目玩家对长路长度、花瓣密度、反差和难度波动的偏好分布。
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这些缺口已进入知识库的验证问题。现阶段足够明确的方向是：用有意图的路线和释放结构生成，用分类候选库维护变化，用真人连续体验校准顺序，逐批扩大已验收的内容。
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