証拠をもとに経験をスコア化する
4 つの次元を使用し、それぞれに観察を加えます。明確さ: 初めてのプレーヤーはコーチングなしで目標を理解しましたか?コントロール: ジャンプは予想通りに反応しましたか?課題: ミスはタイミングのせいなのか、それとも読めないルールのせいなのか?回復: プレーヤーはすぐに再試行できますか?単純な「明確 / 不確実 / ブロック」評価は、多くの場合、サポートされていない測定値を示唆する正確な数値よりも実用的です。
最大のリスクから次のリビジョンを選択する
すべての観察を平均して、ゲームを改善するための漠然とした要求にしないでください。問題を結果別に分類します。プレーヤーは開始でき、主要なアクションを実行でき、成功か失敗を認識して続行できますか?最終的なプラットフォームのバランスをとる前に、ブロックされたコア アクションを修正してください。たとえば、カメラがスクロールして離れた後に着地フィードバックが到着する場合は、プラットフォームの間隔を変更する前にフィードバックのタイミングを調整します。
AI ゲームのプロトタイプを評価するについての質問
初期のゲームのプロトタイプはグラフィックで判断すべきでしょうか?
プレーヤーがルール、ターゲット、ハザード、またはフィードバックを読むのに役立つ場合にのみ、ビジュアルを証拠として扱います。見た目の仕上げは二の次ですが、核となるアクションはまだ不確かです。
最初のプロトタイプのレビューに役立つ質問は何ですか?
テスト担当者に目標を説明してもらい、コーチングなしで簡単に試行した後、主なアクションをデモンストレーションしてもらいます。彼らの説明によって、プロトタイプがアイデアを伝えているかどうかが明らかになります。
関連情報
古い情報を見つけましたか？ 訂正を連絡