一个内嵌 WeGame 启动层的 AI 教官——从 WeGame 一键启动无畏契约端游，即可复盘每一局、诊断弱点、陪练残局。一个懂战术、懂你、还懂什么时候闭嘴的 AI 教官。
原创设计案 · 面向游戏策划岗作品集 · 底层复用腾讯混元大模型能力
用四张卡片说清这个案子：它是什么、解决什么问题、创造什么价值、为什么由我来做。
一个内嵌于 WeGame 的 AI 教官，玩家从 WeGame 启动无畏契约端游，即可用自然语言复盘每一局、诊断弱点、陪练残局。
FPS 最大的流失点是"打不过又不知道为什么"。进步的前提是先看见自己的问题——AICO 把挫败感翻译成成长路径。
瞄准新手 7 日留存（核心假设，待 A/B 验证）、拉长时长、并打开"教学服务"这一零 P2W 的全新付费场景。
产品 PRD + AI 提示词工程实操 + 营销投放 + 商业化 + 法律合规的复合背景，恰好覆盖此案全链路。
这把输了别急着退。我扒了下数据——你这局枪法其实在线（爆头率同段位偏上），真正拖后腿的是经济：第 4 回合该 eco 却买了狂徒，死亡后直接送枪给对手。
另外你 44% 的阵亡集中在 A 区一带，架枪位置太常规、容易被预瞄。
你有近 44% 的阵亡（7/16）集中在 A 区一带（A大 / A包点 / A小 / 花园）——无论攻防都在这里反复倒下，且架枪位置过于常规，容易被对手预瞄。建议：多选择合理的非常规架枪位置打乱对方预判；进攻少在 A 包点站桩，先用道具吃掉 A 小与底线视野；防守 A 大勤换位。
第 4 回合队友全灭、你持 1900，本该 eco 保枪，却硬买狂徒送枪，直接喂肥对手打了 3 回合。
把你真实对局里的关键决策点抽成"战术题"，用小地图局面 + 选项推演，我即时判定并解析——纯启动器内完成，不进游戏。
我方进攻，你作为哨位单边控制边线，4 个队友抱团进攻。当 A 点队友用道具和脚步制造进攻压力时，你听见 C 点有两个脚步向 A 点奔跑，于是报点："我这里两个从 C 回防 A 的脚步，可以静音回来打 C。"
队友同意转打 C 点后，你应该继续推进，还是等队友到位一起推进？
正确选项为 B，等待队友一起推进。此时呼叫队友转移 C 点进攻，队友在撤退过程中放弃了 A 点的稳定控制权。如果你继续推进而被击杀，则队伍同时丢失了 A 点、中路、C 点的控制权。若等待队友一起推进，即可在已知对方 2 人回防 A 点的时间差下，进行多打少、形成补枪。
在设计功能之前，先回答一个更根本的问题：为什么是现在做，以及它究竟解决了玩家的什么真实痛点。
FPS 学习曲线陡峭，新手"被打爆 → 不知错在哪 → 无从改进 → 流失"。这是所有战术射击的共同痛点，也是留存最大的漏斗缺口。
手游端已证明：《无畏契约：源能行动》AI 放号官用混元 TurboS + Workflow，14 天承接 5000 万次对话、千亿 token、99.9% 成功率。技术底座和成本模型都已跑通，端游沿用风险极低。
手游《无畏契约：源能行动》的"靶场零号教官"放号官已验证创意有效（95.99% 非负评）。本案把这套已验证的创意沿用到端游，人设直接迁移，用户零教育成本。
《无畏契约》的游戏本体由 Riot 主导开发，腾讯是国服代理——直接改动对局内系统，协调成本极高、周期极长。而 WeGame 是腾讯完全自主的启动平台，正是本案最聪明的落点：
这个赛道并不空白——海外已有成熟的数据/教练工具。但它们都卡在同一批短板上，而这些短板恰恰是 AICO 的机会。不是重造轮子，而是做别人做不到的那一段。
| 维度 | 海外工具 Mobalytics / Blitz / Tracker.gg |
国内战绩工具 掌瓦 / 官方启动器 |
AICO 本方案 |
|---|---|---|---|
| 核心能力 | 数据统计 + 通用攻略/英雄库 | 战绩查询 + 数据展示 | AI 把你个人的数据翻译成人话诊断 + 陪练 |
| 语言 | 纯英文，国服玩家门槛高 | 中文 | 中文母语自然语言对话 |
| 形态 | 需 alt-tab 查网页，或装第三方 overlay | 独立 App / 网页 | 内嵌 WeGame 官方启动层，启动即用 |
| 合规与安全 | 第三方，有反作弊/封号灰色地带 | 只读战绩，无对局交互 | 官方生态、不侵入本体，合规可控 |
| 训练闭环 | 给数据/攻略，但"看完就完了" | 无训练环节 | 诊断→残局推演→定向训练完整闭环 |
| 商业模式 | 订阅（个人开发者/独立公司） | 官方配置 | 并入 WeGame 增值，反哺平台 DAU |
不做"所有玩家都爱"的空话。三类用户、三种痛点、三套 AI 应对策略——但他们共享同一条进步真理。
被老玩家碾压，连"该买什么枪""为什么输"都搞不清。
知道自己菜，但不知道菜在哪，找教程像大海捞针。
版本更迭、英雄改动看不懂，手感和环境都陌生。
AI 教官会收集玩家对局行为数据做个性化诊断，必须前置合规设计：
AICO 不是一个聊天框，而是嵌入玩家"对局 → 复盘 → 训练 → 答疑 → 再对局对比"的完整成长循环。每一环 AI 都有明确职责，且闭环终点回到"看得见进步"。
读取本局经济决策、点位、阵亡分布、命中率等结构化数据（数据由腾讯侧结算提供）。
赛后生成自然语言复盘报告：这局你最大的问题是"经济乱买"，第 4 回合本该 eco。
针对弱点推送靶场训练/残局关卡：为你定制 5 组"狂徒压枪"练习。
自然语言随时提问：这个点位怎么守？AI 结合你的段位给出可执行建议。
再开一局 → 自动对比训练前后：经济浪费、阵亡热点是否下降。看得见进步，闭环才算跑通。
下面用一段真实交互脚本，展示 AICO 的"复盘"能力 —— 注意它如何把冰冷数据翻译成人话，并复用无畏契约黑话与人设。
护城河不止是"腾讯有数据、有生态"。即便剥离平台红利，以下三个决策本身就是独立的产品判断——也是评委最该关注的：
复盘负责"看见问题"，陪练负责"解决问题"。AICO 把诊断出的弱点，转化成一套游戏外可练、非竞技的成长动作——三种形态，共同构成"诊断→训练"的闭环下半场。
把真实对局的关键决策点抽成"战术题"，用小地图局面 + 选项让你推演，AICO 即时判定并解析。纯启动器内完成，不进游戏。
按复盘弱点生成专属训练清单，一键唤起游戏并打开靶场界面（仅拉起客户端已有功能，不改动任何对局逻辑）。诊断到"狂徒压枪不稳"，就推"狂徒压枪 ×5 组"。
自然语言提问"进A包点如果封烟"，AICO 调出示意图 + 结合你的段位/场景给可执行练法。我们与 KOL 生态作者合作（如蓝up专属点位、无敌列枭王点位），并将已有的道具教学点位记录入库，构建本地化道具库——不同场景匹配不同道具打法，随问随学。
我方进攻，你作为哨位单边控制边线，4 个队友抱团进攻。当 A 点队友用道具和脚步制造进攻压力时，你听见 C 点有两个脚步向 A 点奔跑，于是在语音里报点："我这里两个从 C 回防 A 的脚步，可以静音回来打 C。"
队友同意转打 C 点后，你应该继续推进，还是等队友到位一起推进？
正确选项为 B，等待队友一起推进。此时呼叫队友转移 C 点进攻，队友在撤退过程中放弃了 A 点的稳定控制权。如果你继续推进而被击杀，则队伍同时丢失了 A 点、中路、C 点的控制权，此时进攻需要重新梳理，对队伍是不利好的事情。若等待队友一起推进，即可在已知对方 2 人回防 A 点的时间差下，进行多打少、形成补枪。
所有残局推演的题目，均来自已结束对局的历史数据或预设虚拟题库——AICO 绝不读取正在进行的对局内存、绝不在实时比赛中提供任何信息或操作辅助。它训练的是你的战术决策意识，而非替你瞄准或给你敌人位置。这条线守住了无畏契约"零 P2W、竞技公平"的底线，也是本方案能落地 WeGame 的合规前提。
这是 AICO 在赛后呈现给玩家的可视化界面原型——把"经济流水、死亡热力图、弱点雷达"从冰冷的日志，变成一眼看懂的成长镜子。看见问题，是解决问题的第一步。
红线=回合结束持有誉币，灰柱=当回合消费；第 4 回合高亮=AI 标记的经济不同步
红=本局表现，灰=同段位均值 —— 经济决策明显塌陷
横轴=每回合存活了多少秒时阵亡，纵轴=阵亡次数；红色高亮段=死亡最集中的 10 秒区间，最该复盘
红点=进攻阵亡 · 青点=防守阵亡，悬停看死因
你有近 44% 的阵亡（7/16）集中在 A 区一带（A大 / A包点 / A小 / 花园）——无论攻防都在这里反复倒下，且架枪位置过于常规，容易被对手预瞄。建议：多选择合理的非常规架枪位置打乱对方预判；进攻少在 A 包点站桩，先用道具吃掉 A 小与底线视野；防守 A 大勤换位。
以「AI 赛后复盘」这一核心功能为例，把产品构想落成可直接开发的功能定义——从触发时机到降级方案，逐项拆清。
| 字段 | 定义 |
|---|---|
| 功能名称 | AI 赛后智能复盘（AICO Match Review） |
| 触发时机 | 玩家从 WeGame 启动并结束一局后，AICO 面板（WeGame 悬浮窗/伴随界面）自动推送复盘；亦可在 WeGame 生涯页手动回溯任意历史对局 |
| 输入数据 | 经济收支流水、阵亡分布／热力、命中部位分布、技能释放时机、KAST 等结构化对局数据（由腾讯侧结算提供） |
| AI 处理 | ① 规则引擎先算出量化异常项（如经济浪费、无效架点）② 混元 TurboS 将异常项翻译为自然语言复盘 + 一条最高优先级改进建议 |
| 输出形态 | 一段 ≤150 字口语化点评 + 1 张可视化弱点雷达图 + 1 个"一键训练"CTA |
| 关键约束 | 每局仅给 1 条核心建议（避免信息过载）；语气正向；3 秒内出结果；未成年人不推送延长时长类内容 |
| 成功指标 | 复盘打开率、"一键训练"点击率、次日回访率、7 日留存差值（实验组 vs 对照组） |
| 降级方案 | 高并发或模型超时 → 退回规则引擎生成的模板化复盘，保证结算页永不空窗（复用放号官兜底机制） |
复盘场景边界清晰（输入固定、输出格式固定），完全不需要模型自主规划调用工具。参考放号官的技术选型结论：Workflow 调试成本低、鲁棒性高、适配窄场景。我会把复盘拆成"规则引擎算异常 + LLM 只负责翻译润色"，既保证数据准确（不靠模型算数，规避幻觉），又发挥 LLM 的表达力——这正是我在 AI 提示词工作台里反复验证过的"让模型做它擅长的、别让它做它不可靠的"原则。
四层技术架构，全部复用腾讯已验证的能力——在清晰的技术边界内设计方案，确保可落地、可控成本。
国服对局数据由腾讯（WeGame 侧）掌握，无需依赖 Riot 开放接口，即可合规获取对局结算数据 → 清洗入库，为 AI 提供可靠、可解释的输入源（不侵入游戏本体，不让模型"猜"数据）。
经济浪费、无效架点、技能空放等"可被明确判定"的问题，用规则算，保证 100% 准确，杜绝 AI 幻觉。
负责自然语言表达、话术风格、答疑对话；RAG 挂载游戏知识库确保术语准确（复用放号官经验）。
双层防御机制 + 高并发排队 + 模型超时降级到模板输出，保障体验下限与内容安全。
核心设计哲学：能用规则的绝不用模型，能用小模型的绝不堆大模型——成本可控、结果可信，才是能上线的方案。
我内部确认过：《无畏契约》国服的对局数据全部在腾讯（WeGame 侧）掌握，并不在 Riot 手里——因此并不需要等待 Riot 开放数据接口，腾讯内部即可合规获取对局结算数据。原本最不确定的地基，现在变成了确定的优势。
结论：数据可行性不是赌注，而是已确认的前提——让方案把精力放在"如何把数据翻译成成长"上，而非"能不能拿到数据"。
AICO 的商业化天然依附 WeGame 增值体系——因为它就活在 WeGame 里。无畏契约的铁律是皮肤零属性加成，AICO 严守这条线：我们卖的是成长体验与个性化服务，绝不卖"变强"。同时，AICO 反过来成为 WeGame 拉动订阅、提升 DAU 的新引擎。
凡从 WeGame 启动无畏契约的玩家，每局基础复盘 + 1 条建议全员免费——这是留存引擎，也是把玩家留在 WeGame 启动的钩子。
深度赛季成长报告、无限残局推演训练、段位晋级规划、点位道具进阶库。可单独订阅，或作为 WeGame 高级会员权益打包，拉高会员价值。
AICO 的外观、语音、人设皮肤（如"毒舌教官""温柔学姐"）——纯外观，零属性。走 WeGame 增值商城结算。
远期设想：基于玩家偏好在 WeGame 商城做个性化皮肤推荐。但此能力踩在数据合规 + 未成年人 + 诱导消费三重红线，且付费动机尚未验证，暂不作为核心商业化路径，待留存与订阅验证、合规方案明确后再评估。
F2P 射击玩家为"教学"付费意愿天然偏低（海外 Mobalytics / Blitz 付费渗透率长期处于个位数）。因此 AICO 的订阅逻辑不是"卖教练"，而是把免费层作为留存钩子、把付费层作为"效率与深度"的增量：
核心判断：付费前提是留存已被验证（见路线图 PHASE 2 之后才谈钱），而非先收费再验证——顺序不能反。
国服玩家可以从多种途径启动游戏，WeGame 需要独占的、有粘性的理由让玩家选择从它启动。AICO 正是这个理由——只有从 WeGame 启动才能享受 AI 陪练，这形成一个正循环：
这是 AI 落地绕不开的现实问题。免费层全量开放，若每局都直接调用大模型，token 成本会失控。我的三层控本设计：
这样，免费层的成本被压到"可作为拉留存的市场投入"量级，而订阅/增值收入覆盖增量算力——商业模型自洽，不是烧钱换故事。
用 A/B 实验 + 北极星指标建立闭环验证机制，让每一个功能上线后都能被量化衡量、持续迭代。
灰=无 AI 教官对照组，红=接入 AICO 实验组
先验证"留存"（最高价值/最易测），再推商业化
* 图中为设计阶段的假设模型，用于表达验证思路；真实数值需灰度实验回收。
假设②（复盘提升留存）必须用受控实验验证，而非靠体感。核心设计：
AICO 天生自带传播基因——我用做《舞力全开：派对》素材投放的经验，设计它的破圈路径。
AICO 的毒舌复盘天然适合截图传播（对标放号官时期玩家自发玩梗刷屏）。设计"最离谱复盘"话题征集，让玩家自产内容。
邀请职业选手/主播用 AICO 复盘自己的名场面，反差感=传播点（放号官已验证世界冠军 ZmjjKK 主动传播）。
对流失玩家推送"你的老教官想你了"个性化召回，AI 生成专属回归训练计划，降低回归门槛。
多数策划只做产品，把营销扔给市场。但我做过完整的素材生产与投放（曝光/CTR/预约转化全链路），我会在设计功能时就预埋传播点——AICO 的每一句毒舌复盘既是留存工具，也是投放素材。这种"产品即营销"的一体化设计，是我产品经理背景带来的独特视角。
不追求一步到位。小步验证、快速迭代——用最小成本先证明"留存假设"成立。
只做"赛后 1 条建议 + 弱点雷达图"，小流量灰度。验证核心假设：AI 复盘能否提升次日回访。规则引擎为主，LLM 只做润色。
打通"复盘→训练"闭环，接入自然语言答疑。验证 7 日留存提升，跑通完整成长循环。
在留存验证成立后，上线订阅与 AI 形象付费。此时才谈钱，因为留存是付费的地基。
回流召回、AI 荐皮全面铺开；并探索 AI 语音陪练等多模态形态。从"教学工具"进化为"认知型游戏伙伴"（呼应放号官展望的技术深化方向）。
一个诚实的方案，不会假装没有风险。这里主动列出我认为最关键的四个风险，以及对应的预案——看得见风险，才谈得上可落地。
风险：国服数据虽在腾讯侧，但玩家对局数据的使用仍需严守隐私与未成年人保护合规边界。
应对：沿用放号官已验证的内容安全与敏感词体系，数据最小化使用、可关闭、可审计，绝不越界（详见合规章节）。
风险：涉及游戏本体的任何交互都需与 Riot 拉齐，周期长。
应对：刻意把落点选在腾讯完全自主的 WeGame 启动层，只做"读数据 + 游戏外训练"，绕开本体改动。
风险："AI 复盘能提升留存"只是假设，可能被证伪。
应对：PHASE 1 就用最小成本小流量灰度、A/B 实验验证；假设不成立则快速止损，不在未验证前投入商业化。
风险：大规模免费调用大模型，成本可能吃掉利润。
应对：规则引擎扛主力、LLM 只润色、免费层限次异步、模型分级——把免费层成本压到市场投入量级（详见商业化）。
这个案子里用到的每一块能力，都映射回我的真实经历——不是纸上谈兵，而是可迁移、可验证的复合背景。
有 OPPO 产品运营、腾讯 K9 游戏发行 / 运营两段实习经历，独立写过完整需求文档、做过功能拆解与优先级排期。本案的 PRD 字段、迭代路线，来自真实业务锤炼。
我搭建过 AI 提示词工作台，对接大模型做内容自动化生成，深知"Workflow vs Agent""如何防幻觉"等真实工程权衡。
负责过游戏素材生产与红点投放，跑过曝光/CTR/转化全链路数据。本案的冷启动、UGC、召回打法源于此。
法律与商科背景，对数据合规、未成年人保护、AI 内容风险有天然敏感度——这是多数策划的盲区，我的护城河。
无畏契约国服历史最高152名（赋能），对游戏理解兼具深度和广度，对赛事、KOL 生态、游戏机制都有深度了解，独立完成过经济系统 + 商业化拆解。
能把产品、AI、营销、合规、玩法串成一条线——在 AI 重塑游戏的当下，这种"翻译官"式的复合策划正是稀缺的。
这把输了别急着退。我扒了下数据——你这局枪法其实在线（爆头率同段位偏上），真正拖后腿的是经济：第 4 回合该 eco 却买了狂徒，死亡后直接送枪给对手。
另外你 44% 的阵亡集中在 A 区一带，架枪位置太常规、容易被预瞄。
你有近 44% 的阵亡（7/16）集中在 A 区一带（A大 / A包点 / A小 / 花园）——无论攻防都在这里反复倒下，且架枪位置过于常规，容易被对手预瞄。建议：多选择合理的非常规架枪位置打乱对方预判；进攻少在 A 包点站桩，先用道具吃掉 A 小与底线视野；防守 A 大勤换位。
第 4 回合队友全灭、你持 1900，本该 eco 保枪，却硬买狂徒送枪，直接喂肥对手打了 3 回合。
把你真实对局里的关键决策点抽成"战术题"，用小地图局面 + 选项推演，我即时判定并解析——纯启动器内完成，不进游戏。
我方进攻，你作为哨位单边控制边线。当 A 点队友制造进攻压力时，你听见 C 点有两个脚步向 A 点奔跑。
队友同意转打 C 点后，你应该继续推进，还是等队友到位？
正确选项为 B，等待队友一起推进。你作为哨位已牵制住 C 点回防 A 点的 2 人，此时若继续冒进被击杀，队伍会同时丢掉这条边线与 C 点的进攻窗口；等队友就位后一起推进，可借对方 2 人回防 A 点的时间差多打少、形成补枪，稳吃 C 点。选 A 过于冒进，选 C 则错过明确的战术时机。
根据复盘诊断的弱点，为你生成专属训练，一键跳转游戏内靶场：
基于你近 20 局的成长曲线，我为你规划下一步：当前白银 2，距离黄金还差稳定的经济意识这一环。