导语：
工作多年不少人都会遇到一个很现实的问题：职业发展进入瓶颈，能力增长几乎停滞，逐渐变成了一个经验丰富的“熟练工”。最近很火的“35岁困境”也说明了这个尴尬问题的存在。我也曾经被这个问题困扰了很久，后来终于明白瓶颈是什么：工作中积累了丰富的经验，可是这些经验杂乱无章，头疼医头脚疼医脚。没能把经验整理成知识体系，形成方法论，完成从“熟练工”到“专家”的蜕变。希望本文可以通过讨论这个问题，为突破职业和能力瓶颈探索一条切实可行的路。什么是方法论方法论似乎是一个通用的公式，掌握了它就可以创造出任何东西。也就是我们常说的“大道至简”。可是真的有什么大道至简的方法吗？有什么至简的大道可以造出飞机？有什么至简的大道可以造出原子弹？如果没有，那凭什么就有简单的道理可以设计好游戏呢？既然造飞机和原子弹需要的知识体系非常复杂，作为同样高复杂度的产品，设计游戏同样需要复杂的知识体系，所以方法论必然是一个复杂的工具，不存在一个公式解决所有问题。现实中有价值的东西往往都很复杂，它不应该被过度简单化。有不少人知道方法论的定义，可是有多少人能说出自己的方法论呢？我们真的知道什么是方法论吗？有很多文章讲的是如何解决具体问题，例如“《XXXX》打造高留存的秘诀”、“《XXX》流水过亿的付费设计”，它们都属于“案例教学”。很多人认为这些是干货，是可以拿来就用的方法。Naval Ravikant[1]在文章《How to Get Rich (without getting lucky)》中有一段文字：A lot of what goes on in business schools, and there is some very intelligent stuff taught in business schools – I don’t mean to detract from them completely – some of the things taught in business school are just anecdotes. They call them “case studies.”But they’re just anecdotes, and they’re trying to help you pattern match by throwing lots of data points at you, but the reality is, you will never understand them fully until you’re actually in that position yourself.Even then you will find that basic concepts from game theory, psychology, ethics, mathematics, computers, and logic will serve you much, much better.大意是：商学院传授的部分知识实际上是“传闻逸事”，他们称之为“案例教学”。除非你遇到一模一样的环境，否则无法理解使用它们。真正有价值的知识是博弈论、心理学、道德、数学、计算机科学和逻辑学中的基本概念。很多类似文章看了跟没看一样，不是你没看懂，而是因为环境不同导致的信息偏差不能消除。只有极少数正好需要这些案例的人看了才觉得非常棒，然而换个环境再次复用效果可能就不如以前了。案例为什么有吸引力呢？因为它会给你一个美丽的预期：只要按他说的做，我也能达到一样的成就。他们正是利用了大脑懒惰的特性，让你以为有捷径可走。本文不会有“案例教学”，而是旨在探讨设计这些方法的方法，即探讨设计方法的原理。方法论是指人们认识世界、改造世界的一般方法，是人们用什么样的方式、方法来观察事物和处理问题[2]。我认为方法论的本质是提高确定性，寻找实现目标的确定性最高的方法。现实生活充满了不确定性，但是不确定性中包含明显的规律。人类的行为就是遵循验证过的规律去做成功率最高的尝试，以获得最大的期望收益，并不断探索规律提高成功率。所以我的方法论就是不断寻找确定性更强的方法的方法。为什么一定要研究方法论不是也有很多成功的游戏是游戏界的新人设计的吗？也有不少游戏通过复制前作的经验继续成功，方法论真的有必要吗？要回答这些问题，只需要确定没有经验的成功和复制经验的成功能否保持稳定的成功率，因为无法保证成功率的方法不是规律，也就无法复制，对于个人或企业漫长的生涯而言帮助不大。首先没有经验的成功肯定是偶然，否则它就会有自己的方法论，也就不会有以上疑问。连续的偶然是小概率事件，用高昂的研发成本尝试小概率事件，不是理智的行为。其次复制成功经验的成功是否可持续。“小马过河”的童话大家小时候都看过，所以应该可以理解经验不能简单的复制，想要简单的复制有严格的限制——产品自身和外部环境都与要复制的经验相同，这是现实中不可能实现的。那些期望通过复制成功经验继续成功的产品的失败原因在设计层面可能有两个原因：1. 犯了有相关性但无因果关系的谬误，仅仅通过别人“数据验证过的成功设计”就判断这样设计有效，而不了解这个设计是不是数据好的核心因素，是否可以复制到自己的产品。2.市场竞争环境是动态变化的，玩家也会随时间、社会文化不断变化。我们经常说某个游戏或某个设计是数据验证过的，又有多少产品复制了这些设计而失败呢？数据验证过的设计不一定永远正确，数据只能证明结果，无法改进方法。数据也不能预测未来（能预测未来的是数据背后的逻辑）。假如不能简单复制，需要改进才能成功，那么成功的关键就不是经验而是“改进”（创新这个词太大了，下文都会使用改进）。方法论的作用之一就是创造“改进”方法。我不否定数据的作用，毕竟需要用数据来验证设计或理论是否正确。而是指数据不能指导如何改进，只能指导哪里需要改进。为什么叫《我的游戏设计方法论》因为这个方法论可能只适用于我和游戏设计这两者的交集。达尔文的《物种起源》说明了一个理论：自然会选择最优化的，而不是最大化的。延伸到游戏设计中就是最完美的不一定能生存，适应性强的才容易生存。像自然竞争一样，游戏不是做好就可以，得比别人好才行。所以每个设计者都需要创造适合自己的方法论，设计出生存概率更高的游戏。这篇文章的目的是希望达到两个目标：1.全面的指导设计，不再迷茫。2.使用方法论提高生存率，可以实现连续成功。建立自己的方法论跟用经验和感觉做游戏相比，大路朝天风景独好人还少，缺点就是这条路没头。方法论的步骤小结
方法论的四个步骤都说完了，但方法论本身还没有完结，方法论是活的，需要进化的，不能变的方法论只能是方法。世界是非线性的，充满了不确定，同一个原因不一定导致同样的结果，固定不变的方法论无法适应所有的变化，优秀的方法论应该随环境进化，保证自己的存活率。接下来的内容对方法论更加重要。方法论的进化
我的方法论的基础逻辑是通过四个步骤，逐步缩小范围选中目标，那么目标正确的概率就等于四个步骤的积。所以进化的本质就是不断提高每个步骤的成功率，尤其是提高短板，因为短板对整体成功率的限制最大。 fill=%23FFFFFF%3E%3Crect x=249 y=126 width=1 height=1%3E%3C/rect%3E%3C/g%3E%3C/g%3E%3C/svg%3E "我的游戏设计方法论：如何从“熟练工”到“专家”3")
第一个步骤的进化——更精准的游戏感我将游戏感列为第一个步骤，是因为我发现我的游戏感还不错，很多游戏上线未火的时候我就开始玩，我觉得好的游戏会玩半年到两年不等，并花点钱支持友商，我真的能从这些游戏中找到乐趣。这些游戏会随着时间慢慢火起来，证明了我的游戏感跟玩家群体非常接近。工作中我发现并不是所有设计者都能做到这点，难道这就是这行的“天赋”所在？这个问题我并不清楚，所以前文才说我的方法论可能只适合我和游戏设计，或者说适合游戏感跟目标玩家接近程度高的设计者。我对培养游戏感有以下几点总结，同时也是理解现实环境的必经过程。不过不确定能否通用，因为这些只是我个人的经验总结。1.玩经典游戏，观察自己的情绪是如何受设计影响的。2.多玩游戏，对比同类游戏之间的体验差距，以及差距是如何产生的。3.多看经典文学和电影，丰富自己对多种“情绪”的认知和体验。4.学习社会科学，认识人和组织和行为间的运行规律。5.细致入微的观察生活，很多游戏的好设计都是源自生活。前面说到游戏感的作用是找到游戏的核心体验，所以可以换个思路找核心体验：多了解真正的现实。曾经看过一段话说的非常有道理，大意是看一个人是否聪明，可以看他对现实的认知是否足够准确。对现实的认知越精准，也就越容易找到某个结构或系统的本质，对分析游戏设计，感知游戏体验就更有帮助，毕竟游戏的设计是源于现实。举个例子：几年前我跟某人聊起了北京的房价真是贵啊，而且还在涨，他跟我说要是四环里的人少一半房价肯定降，因为他认为高房价房租会逼走很多人，到时候他就能买得起了。他沉浸在这个逻辑里无法自拔。看起来好像有些道理，为什么还是觉得很蠢呢？这就是对现实没有准确的认知做出的错误判断。高房租房价是经济发展人口聚集的结果而不是原因，如果北京一直保持相对高的发展速度，房价和房租是不会降的。对现实认知是指建立对社会运作规律的知识体系，这一点将在第三个步骤的进化中介绍。第二个步骤的进化——更正确的目标设计者的目标与潜在的玩家目标重合率，这个重合率就是这一步骤的成功率。这个比率类似市场中的市场渗透率，指某个品类的可能拥有的份额。游戏肯定是越多人玩越能说明做得好，所以提高渗透率肯定是正确的。这里需要注意的是分母不是全体玩家甚至全人类，而是该游戏类型的潜在玩家数，像我这样不玩运动游戏的人，FIFA设计者肯定不会费事搭理我。不同类型游戏玩家总量不同，这里不是让大家都去做市场潜量大的游戏类型，而是指只要能让足够多的潜在目标玩家喜欢，就可以是一件非常成功的事，无论收入还是口碑上。这个步骤的进化方式主要有两种，一种是你知道你的目标是对的，像乔帮主一样把自己的目标实现即可，顺其自然的激活了大量潜在用户。这点太难了，在没有大技术变革的情况下，通过做出超前的设计，大幅度改善体验，从而改变人类惯常的行为模式，我目前水平没办法做到这点，所以没办法讨论。另一种是发现玩家的需求。贴近目标群体是每个设计者必须做的事，事实上不管是不是做游戏，这点都是必须做到的。了解玩家才能发现玩家的本质需求。人类有些情绪需求是永远不会变的，像自我满足、完美主义、整理强迫症等。大部分游戏都是从永恒不变的体验上入手，所以如何做的更好就成了设计者的核心价值。发现需求后就要思考如何能将玩家想要的虚拟环境设计出来，这个环境的运行规律，背后的逻辑是否完全清楚，这需要将自身经历和知识体系结合起来思考，找到更优解。总结一下就是想玩家之所想、急玩家之所急、解玩家之所需，再将结论放在时间轴上观察，这个需求的时效是否足够长。此外前文提到的目标感，也是必须要锻炼的思维，无论对工作还是生活都有很大帮助。第三个步骤的进化——更完整的知识体系知识体系的完整率决定了解决问题的成功率，即这一步骤的成功率。所有职业的知识体系都是为了解决具体的问题，前文也举例说明了能力的本质就是知识体系的完整程度。同样的基础信息，知识体系完整的人可以做出正确的判断，找到更合适的方法解决问题。完整的知识体系，遇到未曾经历过的问题有助于找到可行性最高的解决方式。知识是为了解决问题存在的，这一步骤的进化方式就是建立能解决更多问题的知识体系。遇到问题无法解决，不用怀疑，肯定是某些知识没有掌握导致的，可能是已知的也可能是未知的。首先把人类已知的可能属于这个职业的知识掌握，建成已知的知识体系。再通过拓展知识体系的边界，把未知的知识变成已知。这就是先把“不知道自己不知道”变成“知道自己不知道”，再变成“知道自己知道”的过程。认知工具一定要掌握好，第一个原因是认知工具是建立知识体系的必要条件，掌握得越完整、熟练，建立知识体系的效率越高。第二个原因是知识也会不断更新，有些知识会变得无用甚至错误，这时就需要工具清理旧知识，学习新知识。其中逻辑学是认知工具的重点，它不仅可以避免一些工作中常犯的错误，还可以验证知识的有效性。我比较在意做事的逻辑，偶尔不小心的错误反而不太在意。因为逻辑正确的方法即使做错了也能找到错处并改正，如果逻辑错了都不知道错在哪。如果逻辑错误结果正确更完蛋，当你听到“以前不是这样的啊！”、“以前效果挺好啊，怎么现在不管用了？”类似的对话大概就属于这种情况。社会上的职业所需的知识大多是多个科学领域的交叉结合，游戏设计也不例外。游戏设计的知识体系需要很多自然、社会科学领域的公理、定理、定律、理论、基础概念和方法，复杂的游戏需要复杂的知识体系。由于游戏是为了满足人类体验而创造的模拟环境，所以社会科学对游戏设计的帮助最大，知识体系的主体将以社会科学为基础核心展开。多数职业都有数个细分领域，比如同是内科医生，会细分呼吸内科，消化内科，心血管内科等多个科属，不同科属所需的知识体系也就不尽相同。同样不同类型的游戏需要的知识体系也有所区别，每个设计者需要建立自己领域的知识体系。事实上学校有课程的职业，同样也需要自己建立知识体系，毕竟需要靠人去解决问题，而不是书。他们的优势在于这个职业发展了很多年，课本上的基础知识已经被充分验证，学好基础知识是为了更好的建立知识体系。游戏设计并没有充分验证的系统的基础知识，所以目前仍然需要依靠个人。知识体系是我的短板，我会根据目标建立自己的完整知识体系，这个过程会通过文章的形式表达出来，同时希望过程中能够找到一些在游戏设计中“必然正确”的理论。第四个步骤的进化——更好的改进“改进”这一步没有具体的标准，因为总是会有“更好的”出现。所以我给“改进成功率”定义了一个动态且主观的标准：稳定期最长的同类型游戏，其运营时间为分母，你的产品稳定期时长为分子，得出稳定时间比，再乘以两者ROI的比。举个例子：你的游戏稳定期3年，游戏A的稳定期长达5年；你的游戏ROI是150%，游戏A的ROI是200%。则改进成功率为3/5*150%/200%=45%。成绩还不错。再举个例子：你的游戏稳定期1年，游戏A的稳定期2年；你的游戏ROI是300%，游戏A的ROI是100%。则改进成功率为1/2*300%/100%=150%。恭喜你！你成为了新的标杆，比较目标不再是那个游戏A，而是你自己！这就是为什么说这个标准是动态的。稳定期的含义。对我来说是指收入，如果不是商业游戏可以参照其他排行，例如下载数，DAU等。稳定期的没有具体的标准，所以这是一个主观的定义，月流水变化不超过-5%我认为就是稳定的，如果持续上涨那就更了不起了。用ROI做另一个标准有两个原因，一是为了排除收入低得非常稳定的游戏，二是避免赔本赚吆喝的游戏。注意这个结果在计算方法论的成功率时不能大于1，最多等于1。否则这里会出现矛盾：如果可以大于1，那么方法论就是无效的，因为理论上改进的价值可以无限大。如果改进的价值可以稳定的做到非常大，那么能够稳定改进成功率的方法就是方法论。给出这样定义有两个目的，一个是评价改进的持续时间，一个是评价改进的效率，两者相乘即改进的价值。两者兼得才能称得上是成功的改进，否则“一波流”的IP换皮游戏岂不是也能称得上成功的改进了？事实上目前评价一个游戏成功与否的标准目前来说就是运营时间和收入，我只是用它的变式来衡量改进而已。改进的衡量标准有了，如何进化呢？先思考两个问题。1.什么样的体验能“撬动”人类懒惰的情绪并愿意继续尝试？2.什么样的设计能给玩家持续的相同体验？第一个问题的核心是如何激起玩家的渴望并满足它。第二个问题的核心是持续激起玩家新的渴望并满足它。之所以说“相同体验”，是指让玩家留下来的体验肯定是玩家渴望的，如果后续提供的体验变了，很容易导致出戏，无法维持精心营造的代入感。在《上瘾》一书中，作者为解决这两个问题提供了思路：1.触发：促使你做出某种举动的诱因，例如看到美景图片想去旅游，或者渴了想喝饮料。2.行动：在期待酬赏时的直接反应。例如直接定去旅游的机票，或者立刻去超市买冰可乐。3.多变的酬赏：固定的酬赏会慢慢丧失吸引力，同一个段子看第二遍就不想笑了。所以需要让酬赏“多变”起来。可能有人会问，既然多变了怎么保证“相同体验”呢？这就像听笑话，一个段子听第二遍就不好笑了，讲笑话的人就得编新的，这都是为了让用户“笑”。4.投入：通过让用户投入改变态度。这里应用了心理学的知识，人会通过改变态度来避免认知失调，而态度改变是培养习惯的必要条件，习惯则是上瘾的表现之一。这本书为“改进”提供了思路，并介绍了一些原理和例子。但是根据前文对知识体系的分类，并没有通用的“方法”。这是因为改进是针对每个产品自身特性做出的调整，能通用的几乎只有原理，根据正确的原理设计“方法”才能做出“成功的经验”。这也是为什么我认为游戏设计领域，简单复制经验或方法都是不可行的。第四步骤是建立在第三步骤之上的，没有足够的知识体系，“改进”只能盲人摸象，不得要领。第四步骤的进化方法总结下来就是：知道原理，利用原理创造针对自己游戏的方法。
总结
在写方法论的时候，明显可以感觉到，虽然四个步骤在做设计指导时是独立的，但在进化时又是互相影响的。比如在了解什么是对的时候，会对自己目标的形成有影响；在建立目标的时候，自然而然就会想这个目标需要什么条件才能达到；在建立知识体系的时候又会改变自己对“对”和“目标”的认知；在研究改进的时候为了寻找方法，又需要复杂的知识体系。这四个步骤互相独立又互相影响，一个步骤进化了通常意味着其他三个步骤也进化了。也许说明了一个道理：就像时势造英雄还是英雄造时势很难分清因果一样，目标和知识其实是互相影响的，达到目标需要更庞杂的知识体系和改进，拥有更庞杂的知识体系就可以建立更远大的目标。也许有人觉得建立知识体系或者改进是最难的，实际上这四个步骤难度是逐渐降低的，觉得改进很难是因为不了解事物的本质，没找到真正的目标，所以怎么做都感觉不太对。就像引言中所述，方法论本质上就是提高确定性的工具，一切提高确定性的工具都可以称为方法论。大方法论嵌套小方法论，大知识体系嵌套小知识体系，方法论又嵌套知识体系。这四个步骤还有很多主观的推断，且定义仍然不够清晰，希望在建立知识体系的过程中可以对四个步骤进一步优化。然后对方法论的进化方式做更深入的探索，找到更优的进化标准和方法。索引
[1]Naval Ravikant，硅谷著名天使投资人，曾投资过Twitter、Uber、Yammer、Stack、Overflow、Wanelo等多家公司。股权众筹平台AngelList创始人。[2]百度百科。[3]有的书中将游戏感定义为游戏给人的感觉，而我定义为人玩游戏的感觉，两者之间有所区别，前者的隐含的意思是游戏给所有人的感觉都是相同的，而我的定义是不同的人玩同样的游戏感觉是不同的。[4]百度百科。[5] 由于学界对于知识层次的定义并不明确，本文也并不旨在讨论知识的定义，且我目前对知识的定义已经足够满足在游戏设计中的应用，本文就暂且以这个定义为准吧。[6] 《刻意练习》，[美] 安德斯·艾利克森（AndersEricsson）罗伯特·普尔（Robert Pool）。[7]研究思维的学科领域非常多：认知逻辑学、认知心理学、管理学、组织学、行为经济学等，他们对思维的研究产生了很多有价值的结论，本文不一一介绍，可以自行查找资料。[8]《门到门时代：正在重构人类生活的物流革命》，爱德华·休姆斯。[9]《经济发展理论》，约瑟夫•A•熊彼得。虽然说这句话的是经济学家，但是他对“创新”的定义依然可以延伸到设计领域。我要找游戏陀螺：商务合作/采访/投稿：）投稿邮箱：[email protected]
