Keuntungan:
- Kemampuan untuk memahami konsep loop inti, mekanika, dan MVP serta menggunakan kecerdasan buatan untuk reproduksi ide mekanis dan kerangka prototipe.
- Kemampuan untuk melakukan iterasi yang cepat dan murah dengan mempersempit ruang lingkup dengan memahami bahwa prototipe harus menjawab satu pertanyaan tes
- Mampu mengenali apakah suatu mekanik itu menyenangkan atau tidak hanya dapat dipahami dengan memainkannya dan memverifikasi hipotesis pengujian, dan bahwa jebakan pemolesan harus dihindari.
Setiap permainan dimulai sebagai sebuah ide; Tapi ide itu murah, prototipe yang bisa dimainkan itu mahal. Prototipe; Ini adalah cetak biru yang dapat dimainkan untuk menguji apakah seorang mekanik menyenangkan dengan cara tercepat dan termurah, tanpa grafis yang dipoles atau konten lengkap. Kebenaran pahit dari desain game adalah ini: sangat umum bagi seorang mekanik untuk terlihat hebat di atas kertas tetapi terasa buruk di tangan. Oleh karena itu, kesuksesan bukanlah tentang “menemukan ide yang tepat”, tetapi tentang segera menghilangkan ide-ide buruk dan melakukan banyak iterasi hingga Anda menemukan ide yang bagus. Di sinilah peran AI: mempercepat pembuatan ide, penulisan aturan, dan pembuatan prototipe, sehingga memberi Anda lebih banyak peluang untuk bereksperimen.
Dalam unit ini, Anda akan mempelajari cara menggunakan AI end-to-end dalam desain mekanis dan pembuatan prototipe cepat; Anda akan mempelajari cara membatasi ide, memperjelas loop inti, dan membuat prototipe dapat diuji.
Lingkaran inti: pusat dari segalanya
Inti dari sebuah permainan adalah loop inti — rangkaian tindakan yang dilakukan pemain berulang kali, yang menjadi dasar permainan. Misalnya, dalam penembak "jelajahi → bertarung → kumpulkan → berevolusi"; "menanam → menanam → memanen → menjual → membesarkan" dalam permainan pertanian. Pada tahap prototipe, satu-satunya tujuan Anda adalah memahami apakah siklus ini menyenangkan atau tidak. Gunakan AI sebagai mitra berpikir di sini yang memperjelas loop inti: jelaskan loop Anda padanya, tanyakan tautan lemahnya, minta loop alternatif.
Alur langkah demi langkah:
- Tentukan batasannya. Platform, genre, penonton, durasi sesi, skema kontrol. Semakin jelas batasannya, semakin bermanfaat ide tersebut.
- Tulis loop inti. Ekspresikan siklus dengan 4-6 kata kerja; Minta AI untuk memperkuat hal ini.
- Menghasilkan variasi mekanis. Mintalah opsi mekanis yang berbeda untuk setiap langkah siklus.
- Mengurangi cakupan prototipe. Apa itu "versi minimum yang dapat diuji" (MVP)? Tanyakan pada AI apa yang bisa diekstraksi.
- Siapkan hipotesis uji. Tuliskan kalimat “Prototipe ini harus dibuktikan”.
Petunjuk: Tujuan dari prototipe bukanlah untuk "membuat permainan" tetapi untuk "menjawab pertanyaan". Selalu tanyakan kepada AI “pertanyaan apa yang harus diuji prototipe ini”; cakupannya secara otomatis menyusut.
Prototipe kertas dan prototipe digital
AI sangat membantu dalam kedua jenis prototipe. Prototipe kertas (draf yang dimainkan dengan aturan meja, dadu kartu) menguji logika mekanika tanpa menulis kode. Anda dapat meminta AI untuk membuat aturan, teks kartu, kemungkinan ketidakseimbangan berdasarkan tabel. Untuk prototipe digital, AI dapat menghasilkan kode kerangka (pengontrol pemain, mesin keadaan sederhana) yang akan berjalan di dalam mesin; Kami akan memperdalam hal ini di unit 7. Pada tahap prototipe, harapkan draf yang "cukup berfungsi untuk menguji nuansa" dari kode yang dihasilkan AI, bukan penyempurnaan.
Perhatian: Jangan buang waktu pada visual dan musik yang indah di prototipe. “Perangkap Polandia” — lebih menyukai prototipe yang jelek namun menyenangkan daripada prototipe yang indah namun membosankan. Fokus pada pengujian mekanik daripada meminta visual pada AI.
Kecepatan iterasi dan "keberanian untuk membunuh"
Keterampilan rahasia membuat prototipe adalah mampu membunuh ide buruk dengan cepat. Desainer menjadi terikat secara emosional pada ide-ide mereka sendiri; Jika Anda telah menghabiskan waktu dua minggu untuk mengerjakan sebuah mekanik, akan sulit untuk meninggalkannya meskipun Anda melihatnya buruk - ini disebut "sunk cost fallacy" (kecenderungan untuk bertahan pada jalur yang buruk karena usaha yang dikeluarkan). AI memberikan keuntungan tersembunyi di sini: pembuatan ide dan scaffolding menjadi sangat murah sehingga membuang prototipe kini hanya membuang-buang waktu, bukan berhari-hari. Murahnya ini membuat Anda berani. Aturannya adalah: berikan “patokan keberhasilan/kegagalan” dan “tanggal keputusan” pada setiap prototipe — “jika pertarungan terasa tidak menyenangkan setelah dua hari, kami hentikan.” Anda juga dapat berkonsultasi dengan AI dalam mengevaluasi kriteria ini, menanyakan "tanda-tanda apa yang menunjukkan bahwa mekanik ini tidak berfungsi?"
Praktik lainnya: Gunakan AI sebagai pembela setan. Ceritakan padanya tentang mekanik yang Anda sukai dan katakan "beri tahu dia dengan kasar tiga aspek terlemah dari ide ini dan mengapa ide tersebut bisa gagal". Dengan cara ini Anda melihat sejak dini kelemahan-kelemahan yang telah dibutakan oleh antusiasme Anda sendiri. Tujuannya bukan untuk mempertahankan gagasan tersebut, namun untuk mengujinya; Sebuah ide yang lolos pengujian layak untuk dijadikan prototipe.
tiga kasus mini
Kasus 1 - Setelah siklusnya menjadi jelas, gagasannya terselesaikan. Seorang desainer secara samar-samar mendefinisikan alur inti dari permainan pertarungan kartu. Dia meminta AI menulis loop dengan 5 kata kerja dan bertanya "link mana yang terlemah?" AI menandai bahwa langkah “kumpulkan” tidak memberikan keputusan kepada pemain. Perancang menambahkan pilihan pada langkah ini; Pada playtest, rata-rata waktu sesi meningkat dari 4 menit menjadi 11 menit.
Kasus 2 — Penghapusan cepat. Satu studio menerima 15 variasi dari AI untuk mekanik platforming; Dia mengevaluasi 15 variasi di atas kertas dalam waktu 2 jam, membuat prototipe 4 variasi, dan memilih 1 variasi. Tanpa AI, mereka biasanya akan mencoba 3 variasi dan memilih satu variasi; Pencarian yang lebih luas menghasilkan mekanisme yang lebih baik.
Kasus 3 — Kembali dari jebakan lingkup. Satu tim ingin menambahkan inventaris, sistem pencarian, dan dialog ke prototipe awal. Mereka bertanya kepada AI “pertanyaan apa yang harus diuji prototipe ini?” Jawabannya adalah "Apakah perasaan bertempur itu menyenangkan?" Mereka mengambil segala sesuatu yang lain; Prototipe keluar dalam 4 hari, bukan 3 minggu dan menjawab pertanyaan yang tepat.
Empat templat yang dapat disalin
1) Penguatan loop inti:
Peran Anda: desainer game senior. Game saya: [genre, platform, penonton, durasi sesi]. Lingkaran inti saya: [4-6 kata kerja]. Tugas: (1) menyebutkan mata rantai terlemah dalam putaran ini dan alasannya, (2) mengevaluasi apakah suatu keputusan masuk akal bagi pemain pada setiap langkah, (3) menyarankan 3 perubahan nyata yang akan memperkuat putaran tersebut.
2) Pembuatan variasi mekanis:
Untuk tindakan inti itu [mis. "place block"] menghasilkan 10 variasi mekanis yang benar-benar berbeda. Tulis satu kalimat untuk masing-masing: aturan, keputusan yang diberikan kepada pemain, risiko yang mungkin terjadi. Hilangkan klise (diketahui semua orang).
3) Pengurangan cakupan MVP:
Saya akan membuat prototipe pertama dari ide permainan berikut. Katakan padaku (1) SATU pertanyaan yang harus dibuktikan oleh prototipe ini, (2) daftar minimum mekanika yang mutlak diperlukan untuk menguji pertanyaan itu, (3) segala sesuatu yang dapat diambil dari versi pertama. Ide: [tulis di sini]
4) Aturan prototipe kertas:
Saya ingin menguji mekanisme berikut di desktop (dengan kartu/dadu/token) tanpa menulis kode: [mekanik]. Beri saya kumpulan aturan prototipe kertas yang dapat dimainkan, komponen yang diperlukan, dan 3 tanda yang harus dicari selama pengujian.
Perintah lemah / Perintah kuat
Perintah yang lemah:
Rancang saya mekanik yang menyenangkan.
"Menyenangkan" tidak bisa diukur; Tidak ada konteks. AI mengusulkan mekanik umum.
Perintah yang kuat:
Game saya: PC, roguelike, putaran 20-30 menit, target audiens: hardcore. Siklus inti: jelajahi-bertarung-menjadi lebih kuat-mati-mulai lagi. Masalah: pemain menjadi bosan setelah ronde ke-3 (merasa berulang-ulang). Tugas: menyarankan 5 mekanisme yang akan membuat setiap putaran terasa berbeda, tidak memberikan kemajuan permanen. Untuk masing-masing: jelaskan bagaimana hal tersebut menambah variasi dan bagaimana hal tersebut dapat mengganggu keseimbangan.
Masalah konkritnya (“kebosanan setelah putaran 3”) dan kendalanya membuat keluarannya dapat diterapkan secara langsung.
Bagan perbandingan tipe prototipe
Ukuran
prototipe kertas
prototipe digital
kecepatan
Sangat cepat (jam)
Sedang (hari)
diuji
aturan/logika
Rasakan, tempo, kendalikan
Kontribusi AI
Aturan, teks kartu, keseimbangan
Kode kerangka, mesin negara
Biaya
rendah
sedang
perbatasan
Tidak dapat menguji rasa/tempo
Diperlukan upaya kode
Kesalahan umum
- Melewatkan loop inti. Jika siklusnya tidak jelas, tidak ada mekanik yang cocok.
- Memoles prototipe. Visual/audio hanya membuang-buang waktu dalam fase pembuatan prototipe.
- Meningkatkan cakupan. Prototipe harus menguji satu pertanyaan; Bukan "segalanya".
- Komitmen terhadap satu ide sejak dini. Memproduksi dan menghilangkan jumlah besar dengan AI memberikan hasil yang lebih baik.
- Tidak menetapkan hipotesis uji. “Apa yang saya buktikan” atau hasil prototype tidak dapat diartikan.
Singkatnya
Pembuatan prototipe adalah seni menghilangkan ide-ide buruk dengan biaya murah. Dalam proses ini, AI melipatgandakan ide, mempertajam siklus inti, membantu Anda mempersempit cakupan, dan mempercepat kerangka prototipe kertas/digital. Namun Anda hanya dapat menjawab pertanyaan "apakah ini menyenangkan" dengan memainkan permainan tangan dan memverifikasi hipotesis pengujian Anda. Hasilkan secara luas, tangani dengan cepat, uji satu pertanyaan.
Tugas aplikasi
Pilih ide permainan. Tulis loop inti dengan 5 kata kerja dan pelajari tautan terlemah dari AI dengan templat "Penguatan loop inti". Kemudian identifikasi satu pertanyaan yang harus diuji oleh prototipe dengan templat “Pengurangan cakupan MVP”. Ringkaslah hasilnya dalam 5 baris.
daftar periksa
- [] Saya menulis loop inti dengan kata kerja yang jelas.
- [ ] Pada setiap langkah putaran, saya memeriksa apakah ada keputusan yang berarti bagi pemain.
- [ ] Saya menentukan satu pertanyaan yang akan diuji oleh prototipe.
- [ ] Saya mempersempit cakupan ke MVP, tidak menambahkan polesan.
- [ ] Saya tersingkir dengan membuat variasi yang luas dan bermain tangan.