DY-2026/GameDesignOS

解决的问题

GameDesignOS 解决了 AI 生成的游戏设计输出过于碎片化的问题。它不再使用散落的聊天记录与一次性的提示词，而是提供一个结构化的操作层，将 AI 的建议转化为持久且可审查的项目资产，如决策、假设以及带有证据链接的实验。

运作方式

该系统以本地优先的 CLI 与工作区管理器形式运作，并与 AI 代理整合。它使用由七个专家工作流程（例如：概念架构、体验分析）组成的“Skill Kernel”，以及由 19 个模式组成的“Contract Layer”，确保来自不同 AI 技能的输出具备互操作性且结构化。

工作流程遵循严格的路径：Idea $\rightarrow$ Evidence $\rightarrow$ Experiment $\rightarrow$ Decision $\rightarrow$ Learning。为了防止 AI 自主做出关键的项目选择，系统实施了“Human Gates”，要求人员在决策被记录之前进行审查并接受。

适用对象

使用 AI 加速设计流程，但需要维持人类主导权、项目记忆与基于证据决策的游戏设计师与开发团队。

亮点

• 证据优先方法： 每个判断都能追溯至特定来源，例如游戏过程录像的时间戳或截图。
• 人工把关决策： AI 可以提出并结构化工作，但改变承诺的决策必须经过人工批准。
• 专家技能核心： 包含用于概念架构、体验密度优化与提案撰写的专用工具。
• 本地优先运行环境： 一个确定性的 CLI，用于管理工作区、验证项目健康状态，以及导出决策图，无需频繁调用模型。
• 代理可移植性： 兼容于各种支持基于 Markdown 技能的 AI 代理（例如：Claude Code, Codex）。