博物馆+放大缩小 关卡白模
核心体验:在博物馆空间中完成放大/缩小解谜,并在关底通过Boss战完成节奏收束。
聚焦博物馆场景里的关卡解谜与Boss战设计,通过空间探索、信息引导与阶段挑战,验证关卡逻辑与体验连贯性。
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以体验目标驱动关卡设计,以AI工具加速设计生产力。
Northeastern University · Game Science and Design 硕士在读
以终为始——从最终的玩家体验倒推每一个设计决策。
一切从体验出发——不为机制而机制,每条动线、每个节奏点都服务于玩家的核心感受。
严格执行——一旦锁定体验目标,一切设计决策都严格为这个目标服务,反复打磨直到实现,绝不偏离。
基于这套哲学,我构建了「三线协同的关卡白盒框架」作为我的核心设计方法论——
以故事线明确标志性时刻,以空间线搭建可游玩舞台,以玩法线拆分并投放可验证的玩法 clips,让三条线在同一关卡中协同产出、互相驱动。
对我来说,关卡策划的本质是在空间中讲好一个故事。
白盒做得越具体,设计意图就越清晰,下游协作者就越容易理解并继续创造;当空间、玩法、叙事融合到足够有机,团队就会从“被动执行”转向“主动思考”,共同把设计推到更高完成度。
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以磁铁互动机制为核心的探索解谜游戏。从2D横版到3D箱庭的完整迭代路径: 基于Tilemap精细构建关卡动线,整合数据分析与可视化, 通过用户反馈持续调整难度曲线与空间体验。
查看项目详情训练营期间深入学习Unity引擎、C#编程及游戏生产管线,团队合作开发一款俯视角第三人称射击游戏。 设计Boss AI时结合NavMesh和有限状态机(FSM)构建智能寻路与战斗逻辑, 编写玩家控制器并集成Cinemachine实现平滑视角切换。借此Demo成功获得Unity中国Offer。
查看项目视频覆盖RPG、FPS、动作、开放世界等多品类设计研究
为每款AI找到最适合的工作场景,构建从创意构思到资产产出的全链路工具体系——
不是让AI替代设计,而是让设计师更快、更准地实现想法。
彻底改变游戏开发体验:不只是写脚本,而是能读取整个项目文件,自动配置场景、挂载组件、精准定位报错,告别繁琐的手动"连连看"。
处理万字文档和大型代码库的首选。超强长上下文稳定性,极速将表格、文档转化为格式化内容,代码逻辑一致性极高。
用Nano Banana 2精准生成关卡概念图,再通过腾讯混元3D大模型一键转化为3D模型,实现从平面到立体的极速资产构建。