月下载量破百万的Sand Blast!｜如何用AI来快速学习&复刻游戏核心玩法

越来越强的AI

这是熊猫的第231篇原创

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之前写过几篇用GPT-4o辅助制作游戏UI的文章：

4o太强了｜我用gpt 4o直接生成了一套小游戏的美术素材

沉迷4o｜关于游戏ui的一些思考

如何做个像素风的Goods Sort｜用4o一步一步搭建

今天分享一个最近使用4o学习复刻玩法的实践。

一

先讲讲产品。

最近比较火的这个游戏：Sand Blast! 

icon是这个：

核心玩法就是方块掉落后，会散开成像素化的碎片，同色的碎片从左至右连成一条线之后，就会消除。

消除得越多，分数越高，还能升级。

剪了个视频：

挺好玩的游戏。

游戏数据

ios昨天的数据：

产品5月上线，到现在还不到2个月。有2000加的评分，评分高达4.9分，昨天ios app store有19000加的下载。

再看看最近一个月的数据：

ios上个月有300K的下载，收入是$7K，主要是广告收入。

google play上个月有700K的下载，收入是$8K。

开发者

开发者是inspire2，来自于阿联酋的一个游戏团队。

之前写过他们的另一款产品--2248的几篇文章：

广告收入不理想？试试这3个游戏广告优化技巧｜从2248游戏说起

无限设计的游戏｜无限收益的广告｜2248

看看他旗下产品的数据：

ios端过去30天有700K的下载，收入是$100K。

google play端过去30天有2M的下载，收入是50K。

除了上面提到的2248，主要收入来源还有这两款产品：

X2 Blocks : 2048 Number Puzzle

Merge Hexa: Number Puzzle Game

总的来说，Sand Blast！这个玩法还是挺有创意的，数据也挺好。

二

再来讲讲如何用AI辅助学习，复刻这个玩法。

当我们看到这个游戏，拆解他的核心玩法时，可以粗略分成以下几个部分：

1. 关卡（外围系统）；

2. 方块生成的逻辑；

3. 方块掉落的逻辑；

4. 像素化后粒子的消除逻辑；

在这4个里面，最复杂&没接触过的是「3」。

最核心的问题：

左边这张图中红色的T型方块，掉落后如何变成右边这张图。

把这张图传给gpt-4o，并提问：

请查看这两张图，是一个游戏的截图，叫sand blast。 

请注意里面红色的方块，放入游戏框之后，通过像素拆解堆积成了一个三角形。 

请先查看内容，再确定我应该用什么样的算法，在游戏设计的时候，对像素方块进行拆解。

你提供的这两张截图来自《Sand Blast》类的像素粒子堆叠游戏。我们可以观察到：

红色方块在放入游戏框后，并不是以其原始形状展示，而是"像素化"成了一个沙粒堆积的三角形；

绿色区域也是如此：像素小颗粒呈现出一种"重力堆叠+静态稳定"的自然状态；

整个拆解过程 模拟了粒子从顶部逐一掉落并堆叠到地形上 的效果；

放置时，原始的"红色方块"是一个十字形，但最终生成了一个对称山丘（三角形），说明它不是逐像素固定映射，而是有一个物理或近似物理的体素重构。

💡 推荐实现方式：离散粒子模拟 + 粒子堆叠投影算法

你不需要做完整的物理模拟，可以采用伪物理堆积算法，拆解流程如下：

4o回复

基本上就可以确定实现这个玩法的算法方向了。

这也就是这个核心玩法之中没搞过的部分。

当然我们不能完全相信他，为了能快速看到演示的效果，我提出了要求：

我想实现一个简单的网页，上面有几种不同的方块形状，拖动到框内后，像素化的实现"沙粒堆积的三角形"。

在web上实现简化的粒子落地堆积算法（Sandpile Simulation）。

这时候4o就开始直接搭建网页了。

第一版本很丑，也没有实现伪物理堆积算法。

继续优化。

接下来把名称替换为方块、增加像素化的展示、换不同的颜色、在画布上增加拖拽。

实现了的几个版本，在web端模拟出来的核心玩法示意图。

左边这张明显还不够「散落」，右边这个好一些。

当然，还可以更好，到能上线的标准，还需要比较长一段时间。

毕竟方块的生成逻辑，消除逻辑，关卡的逻辑，都还没开始，只是针对核心玩法，是个好的开始。

主要还是分享如何用AI去学习&复刻一个休闲游戏核心玩法的逻辑框架。

细节仍需要反复打磨。

今天就写到这。

分享给大家，我是研究休闲游戏&游戏站的熊猫，持续分享游戏产品思考与搞钱经验，欢迎大家交流，2025我们一起出海搞钱。

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