以下部分为 AI 生成

# 以下部分为 AI 生成

# 一、非线性叙事工具链搭建

# 1. 叙事架构设计

节点类型定义：
变量驱动规则：
- 关键变量：怀表完整度 献祭次数 赫尔好感度
- 触发逻辑：当怀表完整度≥80%且献祭次数=0时解锁隐藏结局

# 2. 技术实现方案

工具选型：
- 核心工具：Yarn Spinner + Unity Timeline
- 辅助插件：Articy:Draft 3（可视化叙事流程图）
- 版本控制：Git LFS管理分支脚本与过场动画资源

Yarn Spinner对话系统整合：

// 在Unity中绑定剧情变量
public class StoryController : MonoBehaviour {
    [YarnAccess] 
    public float MemoryFragments; // 记忆碎片数量
    
    [YarnCommand("unlock_ending")]
    public void UnlockEnding(string endingID) {
        EndingManager.Instance.ActivateEnding(endingID);
    }
}

分支事件触发逻辑：

{
    "id": "dialogue1",
    "dialogue": {
        "c0": {"text": "你好", "name": "Steve", "to_index": 1, "waiting": 0.5, "index": 0, "type": "chat"},
        "c1": {"text": "你好啊", "name": "Alex", "to_index": 2, "waiting": 0.5, "index": 1, "type": "chat"},
        "c2": {"text": "你叫什么名字?", "name": "Steve", "to_index": 3, "waiting": 0.5, "index": 2, "type": "chat"},
        "c3": {"index": 3, "branch": 
            [
                {"text": "我叫 Alex!", "to_index": 4},
                {"text": "我也不知道我叫什么!", "to_index": 5}
            ], 
            "type": "branch"
        },
        "c4": {"text": "你好啊! Alex!", "name": "Steve", "to_index": 6, "waiting": 0.5, "index": 4, "type": "chat"},
        "c5": {"text": "你居然不知道你叫什么???", "name": "Steve", "to_index": 7, "waiting": 0.5, "index": 5, "type": "chat"},
        "c6": {"text": "你好啊! Steve", "name": "Alex", "to_index": 10, "waiting": 0.5, "index": 6, "type": "chat"},
        "c7": {"text": "哈哈哈，我在开玩笑", "name": "Alex", "to_index": 8, "waiting": 0.5, "index": 7, "type": "chat"},
        "c8": {"text": "好吧", "name": "Steve", "to_index": 9, "waiting": 0.5, "index": 7, "type": "chat"},
        "c9": {"text": "...", "name": "Alex", "to_index": 10, "waiting": 0.5, "index": 7, "type": "chat"},
        "c10": {"text": "你知道这是什么游戏吗? Alex", "name": "Steve", "to_index": 11, "waiting": 0.5, "index": 10, "type": "chat"},
        "c11": {"text": "不知道", "name": "Alex", "to_index": 12, "waiting": 0.5, "index": 11, "type": "chat"},
        "c12": {"text": "这是由 Terrxx 开发的游戏 Misty 迷雾之塔!", "name": "Steve", "to_index": 13, "waiting": 0.5, "index": 12, "type": "chat"},
        "c13": {"text": "你将在游戏中扮演 ** 并...", "name": "Steve", "to_index": 14, "waiting": 0.5, "index": 13, "type": "chat"},
        "c14": {"text": "开始你的冒险吧!", "name": "Steve", "to_index": -1, "waiting": 0.5, "index": 14, "type": "chat"}
    }
}

# 二、玩家行为数据埋点体系

# 1. 数据采集维度设计

数据类型	采集指标示例	分析目标
核心玩法	武器变异组合使用率、迷雾探索深度	Build平衡性调整
叙事选择	分支选项比例、关键决策耗时	剧情吸引力评估
挫败点监控	高死亡率关卡、常用道具消耗节点	难度曲线优化
商业化	皮肤试用次数/购买转化率	付费点优化

# 2. 技术实施方案

SDK选型组合：
- 基础架构：Unity Analytics + Custom C# Events
- 深度分析：Firebase Analytics（留存/漏斗分析）
- 热力图：Playtomic（关卡行为可视化）

标准化埋点代码：

// 武器变异事件埋点
public void LogWeaponMutation(string baseType, string mutationCode) {
    AnalyticsService.Instance.RecordEvent(
        "weapon_mutation",
        new Dictionary<string,object> {
            {"base_weapon", baseType},
            {"mutation_code", mutationCode},
            {"game_phase", LevelManager.CurrentPhase}
        }
    );
}

// 剧情决策埋点
[YarnAction("log_choice")]
public void LogNarrativeChoice(string choiceID) {
    FirebaseAnalytics.LogEvent("narrative_choice", "option_id", choiceID);
}

# 三、实施风险控制

# 1. 叙事工具链风险

问题：分支膨胀导致测试用例指数级增长
解决方案：
- 采用模块化叙事设计（每个分支模块≤3层深度）
- 开发分支覆盖率检测工具，确保核心路线100%覆盖

# 2. 数据埋点风险

问题：高频事件导致数据存储成本激增

缓解策略：

设置采样率：DEBUG模式全采样，正式版按10%抽样
使用数据聚合预处理：

// 本地缓存聚合后上传
public void AggregateCombatData() {
    localCache["attack_count"] += currentCount;
    if (Time.time - lastUpload > 300) { // 每5分钟上传
        UploadDataAsync();
    }
}

# 四、推荐工具链清单

工具类型	推荐方案	成本
叙事设计	Articy:Draft + Yarn Spinner	$399/月
数据埋点	Unity Analytics + Firebase	免费基础版
行为分析	Playtomic + Google Data Studio	$299/月
自动化测试	Unity Test Framework + Python	开源