捕鱼游戏

2025-06-20 19:24:40
行业:游戏/电竞
载体:安卓APP、IOS APP
技术:C#、NestJS

业务和功能介绍

1. **项目背景与产品定位**
针对当时市场上捕鱼类游戏品质参差、玩法单一、操作体验不足的问题,公司立项打造一款精品化捕鱼游戏。项目以高品质美术表现、多人在线捕鱼、装备养成和活动运营为核心,提升游戏的可玩性、竞技性与长期付费能力。

2. **用户与支付体系**
同时面向iOS和Android用户,支持通过微信账号完成注册、登录和用户身份识别,并接入微信支付功能。玩家可在游戏内购买游戏币,形成完整的账号、货币、充值和消费流程。

3. **捕鱼战斗玩法**
玩家通过控制炮台发射炮弹击杀不同种类和属性的鱼,成功捕获后获得对应金币奖励。游戏围绕炮台倍率、鱼类属性、捕获概率和奖励反馈构建核心战斗循环,并通过不同鱼群及场景变化增强操作体验。

4. **装备与成长体系**
提供炮台、武器及相关装备的获取、购买和属性成长功能。不同装备可提升攻击、捕获及其他战斗属性,帮助玩家挑战更高属性和更高收益的鱼类,形成“捕鱼获取资源—购买与强化装备—挑战更高目标”的成长闭环。

5. **活动与商业化运营**
通过每日排行榜、限时活动、赛事和阶段奖励等内容,提高玩家活跃度、竞争感及消费意愿。结合游戏币消耗、装备成长和高价值目标,建立兼顾日常留存与持续付费的运营体系。

项目实现

1. **团队组建与项目管理**
担任项目全栈技术负责人,在整体预算范围内负责核心研发人员的招聘、培养和团队建设,组建由4名前端和3名后端组成的研发团队。承担研发任务拆分、人员分工、进度推进、技术指导及交付质量管理。

2. **全栈架构与核心Demo**
主导项目从零开发,独立完成核心通信框架及全栈Demo。客户端采用Unity与Socket实现游戏表现和实时通信,服务端采用Node.js与Socket承载连接、战斗及业务逻辑,为后续正式开发建立核心技术基础。

3. **服务器并发与同步调优**
项目前期重点解决核心代码性能、客户端与服务端状态同步以及高并发连接问题。负责通信协议、消息处理、同步机制和服务端核心框架的设计与调优,以支持单服数千名玩家同时在线及稳定运行。

4. **美术与产品方案落地**
项目中期负责协调主美与市场总监,将美术风格、市场定位和产品需求转化为可执行方案;跟进角色、鱼类、场景、UI、动画及特效资源的制作规范、验收和程序接入,把控最终产品表现与落地质量。

5. **数值、后台与商业成果**
项目后期与产品部门共同制定捕鱼概率、金币产出、装备成长及活动奖励等数值方案,并负责后台数据监控和运营模块的定制开发。最终推动项目完成研发并正式上线,产品稳定运营,上线半年累计营业额达到约2000万元。

示例图片视频


sean2025
30天前活跃
方向: 游戏开发-Unity、前端-跨端开发、
交付率:100.00%
相似推荐
情绪检测
本工具基于 Python 开发,通过人脸识别与情感分析算法,精准识别用户面部情绪状态,实现高效的情绪检测能力。该工具应用场景广泛:在心理咨询领域,可辅助咨询师洞察来访者的真实情绪变化,提升沟通与干预效果;在校园安防方面,可实时监测学生情绪波动,及时发现异常状态并预警,守护校园安全。系统采用轻量化架构,运行高效、部署灵活,便于集成到现有业务平台中,为心理健康关怀与安全防护提供智能化、数据化的有力支撑。
基于神经网络的游戏动画系统
MotionWeaver 是一套面向 Unreal Engine 游戏开发的 AI 驱动角色动作生成系统,旨在解决传统游戏动画制作成本较高、动画资产复用困难、复杂动作衔接不自然,以及角色运动与动画表现难以协调等问题。 项目以神经网络动作生成技术为核心,结合游戏引擎的角色运动系统,实现从动画数据采集、模型训练到动作推理与引擎集成的完整技术流程。 主要功能包括: 动画数据采集与处理: 支持从 Unreal Engine 动画资产中提取骨骼姿态、位置、旋转及时间序列信息,完成骨骼映射、数据清洗、质量审核与训练数据集构建。 AI 动作模型训练: 提供基于深度学习的动作表示学习、姿态预测与生成模型训练功能,支持模型检查点管理、训练指标记录及实验评估。 条件动作生成: 利用角色根运动轨迹、历史动作状态及参考姿态等条件,生成连续骨骼动作,研究不同运动条件下的动画生成效果。 复杂动作约束: 针对跑酷、跨越障碍等复杂场景,支持参考姿态引导及关键帧约束,改善动作准确性与空间匹配效果。 UE 动画集成与验证: 提供模型推理与 Unreal Engine 动画系统的集成和实验验证能力,支持生成动作的预览、重建、测试及效果分析。 模型评测与对比: 通过骨骼位置误差、运动连续性、关键帧约束误差等指标,对不同模型及优化方案进行定量分析。 项目主要面向游戏角色动画生成、AI 动画技术研究和游戏开发工具链建设,为智能角色运动与游戏动画自动化提供技术基础。
基于 n8n 的社区团购订单自动归集与对账系统 - 飞书多维表格
立项背景和目标: 社区团购商家通常同时运营多个小区的团购业务,订单分散在各处, 每天需要人工汇总到表格、再逐个小区生成对账单。三个小区的情况下, 人工处理约需 1.5-2 小时/天,且极易出现漏单、金额对不上。 目标是让这套流程全自动跑:订单自动归集 → 自动生成分小区对账单 → 异常自动告警,把每天 2 小时的人工压到 0。 软件功能、核心功能模块: 1. 定时触发模块:每天固定时间自动启动,无需人工干预 2. 多源数据读取:对接飞书多维表格开放 API,分页拉取三个小区的订单表 3. 数据清洗与合并:统一字段口径,合并去重,处理缺失值 4. 分类汇总:按小区维度聚合,计算应收、已付、差额 5. 异常检测:金额不一致、状态异常、重复订单自动标记 6. 结果写回:汇总结果写回多维表格,供商家和团长直接查看 7. 失败告警:任一步骤失败自动重试 3 次,仍失败则推送群告警 业务流程、功能路径: 每天 20:00 定时触发 → 读取运行参数 → 换取 tenant_access_token → 逐小区分页读取订单 → 展开为明细行 → 批量写入汇总表 → 生成分小区对账单 → 判断是否启用对账推送 → 异常则发群告警
多端AI问答系统(SSE流式输出)
立项背景:随着大语言模型的普及,传统企业与用户对智能对话的需求激增。旨在构建一个前后端完全解耦的 AI 问答系统,支持多端接入,提供流畅的流式对话体验。 核心功能:支持 SSE 全链路流式对话(包含start/content/reasoning/done/error五类事件);多会话管理(新建、切换、重命名、置顶、逻辑删除);Markdown 渲染、思考过程折叠展示、多模型切换、Token 用量统计与 API 调用日志,以及四维 IP 限流。 业务流程:前端发起对话请求 → 后端校验限流 → 组装历史消息并调用大模型 API → SSE 逐字返回前端实时渲染 → 消息落库并记录 Token 与耗时。
基于RAG的多租户AI客服SaaS-wali-ai
立项背景和目标: 小微企业客服人力有限、游戏规则分散、夜间无人值守, 重复咨询淹没客服; 通用大模型不了解业务规则, 会张冠李戴甚至编造规则和价格. wali-ai的目标是让运营者用自己的知识库, 7x24自动回答玩家问题, 答不上来就兜底或转人工, 以及记录,绝不编造. 软件功能与核心模块: 多租户SaaS控制面(注册即获默认租户与工作空间、两级角色权限、按套餐的对话条数/知识库数量/容量/席位/Token额度五维配额); 知识库管理(文件导入, 切片可视化编辑与检索测试); 自研RAG引擎(向量+关键词混合检索、RRF融合、Rerank重排、置信度评估); Agent编排(意图判断、会话上下文、人设提示词、闲聊/固定兜底双模式); 多渠道接入(游戏内Lua桥接、QQ群NapCat、网页悬浮球SDK、开放API); 会话管理与人工接管; 未回答问题沉淀反哺知识库; 运营统计与全量审计. 业务流程: 注册登录->创建游戏服与机器人->建知识库导入文档->自动切分并向量化索引->配置渠道->玩家在游戏内/QQ群/网页提问->统一网关验签、幂等、路由->Agent意图判断->RAG混合检索->大模型生成带来源引用的回答->写回会话、用量与审计->低置信度时兜底或转人工, 管理员在管理端查看会话、反馈、用量与配额.
帮助文档   Copyright @ 2021-2024 程聚宝 | 浙ICP备2021014372号
人工客服