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games-development-ai/docs/agent-specs/2026-06-16-生成引擎主线-传承与演进-review.md
zizi 639ab17590 docs(gen): 生成引擎主线传承演进 + 任务清单普查落档(O1-O6 主目标 + 12 条遗漏普查补正) 
- 传承演进-review:换框架(AgentScope→SAA HJ-AGI-002)后核验原任务无丢失(§2 SAA 保全账逐构件)+ 演进三线(补 SAA 强项 / 可玩地板数据驱动 / 好玩天花板)
- 任务清单普查:O1-O6 主目标层(SAA 基线意图蒸馏+批判增补)+ §1-§9 任务分层 + §9 supersede 过滤;经全量普查(483 条意图差集,覆盖~78%)补入 12 条真遗漏=W-G1 开闸验收门 6 项硬交付(控制平面/合规负例/反同质化/就绪评分/trace回放/首局门)+ 2 个 confidence-100 跨轨安全洞(new-api 3000暴露/短信旁路8888)+ Dify残骸清理/旧编排器退役/per-creator token阻塞/feed多因子,均来源可追溯

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-06-16 17:10:35 +08:00

7.5 KiB
Raw Blame History

生成引擎主线 · 传承与演进 · 评审版

状态：review 版 · 2026-06-16 · 给创始人决策（结论先行、Mermaid、降认知负荷）。 触发：换框架（Python AgentScope → SAA 裸图，HJ-AGI-002）后核验"原任务没丢"，并在新框架上做得更全/更稳/更可能出爆款。 底稿（逐行已读）：2026-06-15-python-to-SAA-migration-design.md（§1 原系统画像 + §2 Python→SAA 映射表 = 保全权威账）｜.agents/skills/cheap-model-game-generation.md（§7-9 质量/能力画像）。

0. 结论先行

  1. 原主线 = "便宜模型 + 九门确定性真玩 harness"的游戏工厂（HJ-GEN-001）——质量由 harness 门保证、非模型自觉。换的是"躯体"（编排框架 AgentScope→SAA），没换"骨架"（九门 harness / 装载契约 / job-callback 契约 / prompt / 自产 gatespec / 三层质量）。
  2. 保全已核验：迁移设计 §2 映射表逐构件标了去向；九门 harness/build = 子进程复用·禁重写（一字未动）；design/code/fix/validate/scaffold/play/player/repair/emit 节点逐字移植；本会话还把 SAA 净增项 checkpoint + observation 真接落地。无任务丢失。
  3. 真正要"做更好"的不是框架，是生成质量主线——而数据已指出靶心：85% 失败栽在 H_progress（game loop 到不了终态），且 skill §7/§9 证实其主因是 harness driver 覆盖缺口 + latch 终态，不是模型能力。这正是 moat「一句话现生成」的临门一脚。
  4. "爆款"分两步、别跳级：① 先补可玩地板（H_progress 漏水→让一句话生成稳定产出"真能玩"的游戏）；② 再抬好玩天花板（三层质量 / fun / 留存）。85% 到不了终态时，先修地板。
  5. SAA 不只是"保全"，给了新武器：刚接的 observation 让我们第一次能逐节点看清 H_progress 卡在哪类游戏/哪个 driver（旧 Python 只有 print），把质量攻坚从"猜"变"数据驱动"。

1. 原主线任务清单（生成引擎主干，grounded）

flowchart LR
  B[一句话 brief] --> D[design<br/>设计+自产 gatespec]
  D --> C[code/fix 循环<br/>出工厂源码]
  C --> V[静态校验门<br/>契约+禁用词+node--check]
  V --> S[scaffold+esbuild<br/>__GameBundle]
  S --> P[九门真玩 harness<br/>A-I 确定性硬地板]
  P -->|pass| PL[player 软门<br/>M3视觉+flash文本]
  P -->|fail| C
  PL --> E[emit→engineBundle→feed]

核心资产（真 moat 腿，非框架）：

资产 是什么 证据
九门真玩 harness（A–I） 确定性硬地板：装载/未捕获/掌帧/真渲染/活性/真接线/输入有效/机制进展+latch/控制跟手 migration §1.5；harness skill §7
适配性真玩 driver（8 类） 读 state 自动出招，解"盲打打不中技巧游戏"假阴性 migration §1.5；skill §9
design-agent 自产 gatespec 确定性门随游戏自产、适任意游戏（harness 复利） skill §7
prompt 契约 模块形状+6 受控面+12 禁用词+P0 latch 终态硬约束+few-shot migration §1.7
三层质量 门=地板 / M3=主观过滤+fun 信号 / 创始人=人锚 skill §8
job/callback 契约 job-in → engineBundle → DifyCallbackReqVO 落库入 feed migration §1.6
成本面 便宜模型经 new-api、¥0.15/款闸、per-model 拆账 skill §2

§9 战略判定（关键）：便宜模型其实相当能干（自写 CCD/文本HUD/网格状态机/match 全对）；真难点 = harness driver 覆盖 + 宿主门面完备。"模型造不出"是最大伪报源——单件失败必重生成区分"实例 bug / 可测性缺口 / 模型短板"。

2. SAA 迁移保全核验（"没丢东西"的账）

原任务 SAA 去向 状态
九门 harness / build.mjs / serve-and-play 子进程复用·禁重写 ✅ 一字未动
design/code/fix/validate/scaffold/play/player/repair/emit SAA 节点逐字移植 ✅ 保全（本会话核）
自产 gatespec 抽取归一 design 节点内纯 Java（宽松解析替 json_repair） ✅ 保全
prompt / 12 禁用词 / latch 终态 SaaPrompts 逐字移植 ✅ 保全
模型路由 / new-api / 成本 共用 OpenAiApi 多模型 + new-api 单一成本面 ✅ 保全
job/callback 契约 form① 进程内直调 handleCallback ✅ 保全（消灭 HTTP+HMAC）
checkpoint（SAA 净增） MysqlSaver 真接 🆕 本会话已落
observation（SAA 净增） GraphObservationLifecycleListener 🆕 本会话已落
streaming 进度（SAA 强项） §6.2 step6 ⏸️ deferred·勿忘（前端创作页进度条）
player 子图 + vision‖text 并行 §2 #11 SAA 更强 ⏸️ 未利用（现仍单节点串行）

结论：无任务丢失；两处 SAA 强项被推迟（streaming 进度、player 子图并行），列入演进线 A 防遗忘。

3. 做得更好的演进（三条线）

flowchart TD
  subgraph A[线A 补回 SAA 强项·防遗忘]
    A1[streaming SSE 进度→创作页进度条]
    A2[player 子图 + vision‖text 并行→顾问提速]
  end
  subgraph B[线B 可玩地板·数据驱动·优先]
    B1[H_progress 85% 诊断<br/>driver覆盖 vs 真终态缺口]
    B2[强化 design-agent 自产 driver<br/>尤 tap-targets + safe-oracle]
    B3[latch 终态健壮性<br/>用 observation 逐节点定位]
  end
  subgraph C[线C 好玩天花板·爆款]
    C1[三层质量校准<br/>门/M3/人锚 calibrate.py]
    C2[scale-20 补全 + 四模型横比]
    C3[fun/留存/可分享<br/>门之上的主观层]
  end
  B -->|地板稳了再抬| C
  • 线 B = 当前最高回报（数据背书）：H_progress 85% 是 moat「一句话现生成」漏水点。第一步 = 免费诊断——把现有 H_progress 失败按根因分类（harness driver 盲打打不中 = 可测性缺口 / 游戏真到不了终态 = 生成缺口 / 实例 bug）。skill §7 强烈提示 tap/离散点击类的自产 driver 缺口是主犯。诊断完才知道是改 DESIGN_SYSTEM（强制产 tap-targets driver + exportState）还是收紧 latch 约束。
  • 线 A = 防遗忘：migration §6.2 step6（streaming）+ §2#11（子图并行）是迁移自己列的待办，别随框架切换被忘掉；SSE 进度条直接提升创作者体验。
  • 线 C = 爆款：九门只证"可玩"，爆款要"好玩/留存"。先沿用 calibrate.py 人锚把 M3 主观层校准好、补 scale-20 + 四模型横比，再谈 fun/留存/可分享的主观层（留人锚兜底）。别在 85% 到不了终态时先优化 fun。

4. 待确认

  1. 线 B 先行：是否先做 H_progress 85% 免费诊断（读现有 verdict.json + 失败款源码/driver 分类根因）？建议待 #1 批跑完（样本更全、含 SAA 臂）再跑，~免费。
  2. 线 A 时机：streaming 进度 / player 子图并行何时补（创作页进度条是产品可感项）？
  3. 线 C 立项：爆款"好玩层"（fun/留存）现在立项，还是等可玩地板稳了再启？
  4. 本稿是否提交存档为生成引擎主线的"传承+演进"基线。

一句话：原任务一件没丢（§2 账可查）；换框架反而净增了 checkpoint/observation 两件武器。下一步真正的杠杆不是任何"新花活"，是拿数据（H_progress 85%）+ observation 把可玩地板焊死——让"一句话现生成"稳定产出真能玩的游戏，这才是离爆款最近的一步。