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Build 系统重构 PRD：标签-属性相似度模型

更新时间：2026-04-02

1. 背景

当前 Build 系统的核心实现位于：

• src/data/buildDamage.ts
• src/data/buildTags.ts
• src/data/buildTagSimilarity.generated.ts

现状不是“标签各自独立生效”，而是：

1. 先收集角色标签、装备标签、套装标签、Buff 标签。
2. 再计算“每个标签与其他所有标签”的相似度。
3. 用标签之间的整体相互作用，得到最终 buildDamageMultiplier。

这套机制已经能跑，但存在 4 个明显问题：

1. 解释成本高。玩家很难理解“为什么我多带一个标签，所有旧标签的贡献都变了”。
2. 平衡难度高。任意新增一个标签，都会对整个标签集合产生连锁影响。
3. 角色感不够强。当前倍率更像“标签团簇强度”，而不是“这个标签是否适合当前角色属性”。
4. 扩展不稳定。策划继续扩标签、套装、Buff 时，组合爆炸会越来越明显。

因此，本次重构目标是把 Build 系统从“标签互相影响”改为“标签分别匹配玩家扮演角色的属性画像”，让每个标签的收益来源更直观、更可控。

2. 目标

2.1 产品目标

建立一套新的 Build 计算模型：

• 不再计算标签与标签之间的互相影响。
• 改为计算“每个标签”和“角色每个属性”的相似度。
• 再根据角色属性分布，决定该标签的修正加成倍数。
• 所有标签的总收益由“单标签贡献求和”得到，而不是由“标签网络效应”得到。

2.2 设计目标

新系统需要满足：

1. 可解释：每个标签为什么强、强在哪个属性上，都能拆出来看。
2. 可控：新增一个标签，只影响它自己的贡献，不扰动全局。
3. 贴角色：敏捷型角色更容易吃满“突进/快剑/追击”类标签，智力/精神型角色更容易吃满“法修/法力/符阵”类标签。
4. 可扩展：装备、Buff、套装仍然可以继续产出标签，但标签结算方式统一且稳定。

2.3 非目标

本期不做：

1. 不重做掉落、锻造、拆解循环。
2. 不引入防御端 Build 抗性系统。
3. 不重新设计角色基础四维属性。
4. 不依赖运行时在线 embedding 服务。

3. 核心方案

3.1 基本思想

每个 Build 标签不再和其他标签比较，而是改为和以下 4 个角色属性做比较：

• strength
• agility
• intelligence
• spirit

每个标签都会拥有一个“属性亲和度向量”，表示它分别贴近哪类属性。

示例：

• 快剑：更偏 agility，次偏 strength
• 重击：更偏 strength
• 法修：更偏 intelligence
• 护体：偏 spirit + strength
• 符阵：偏 intelligence + spirit

角色自身也有属性分布。系统将角色属性归一化后，与标签属性亲和度做匹配，得到该标签在当前角色身上的“适配度”。

最终伤害加成不再来自“标签互相增幅”，而来自“每个标签在当前角色上的适配度贡献”。

3.2 新公式

角色属性权重

roleAttributeWeight[attr] = character.attributes[attr] / totalAttributes

其中：

totalAttributes =
  strength + agility + intelligence + spirit

标签属性亲和度

每个标签维护一个四维向量：

tagAttributeAffinity = {
  strength: 0~1,
  agility: 0~1,
  intelligence: 0~1,
  spirit: 0~1,
}

单标签适配度

tagFitScore(tag, character) =
  sum(attr in [str, agi, int, spr])(
    roleAttributeWeight[attr] * tagAttributeAffinity[attr]
  )

tagFitScore 结果区间固定在 0 ~ 1。

单标签加成倍数

tagBonusMultiplier =
  1 + baseTagBonus * tagFitScore * sourceCoefficient

建议首版参数：

• baseTagBonus = 0.12
• sourceCoefficient
  • Buff 标签：1.0
  • 角色固有标签：0.9
  • 武器标签：0.85
  • 防具标签：0.75
  • 饰品标签：0.8
  • 套装合成标签：0.9

最终 Build 总倍率

为了避免标签过多时指数膨胀，首版采用“加法累计，再转倍率”的方式：

buildBonus =
  clamp(sum(eachTagBonusDelta), 0, 0.6)

buildDamageMultiplier = 1 + buildBonus

其中：

eachTagBonusDelta = baseTagBonus * tagFitScore * sourceCoefficient

这意味着：

• 标签越多，总收益越高。
• 但每个标签只看自己和角色属性是否匹配。
• 新增一个标签，不会反向修改旧标签贡献。

3.3 示例

角色属性：

• strength = 8
• agility = 10
• intelligence = 4
• spirit = 3

归一化后：

• strength = 0.32
• agility = 0.40
• intelligence = 0.16
• spirit = 0.12

标签亲和度假设：

快剑: { strength: 0.35, agility: 1.0, intelligence: 0.1, spirit: 0.05 }
突进: { strength: 0.45, agility: 0.95, intelligence: 0.0, spirit: 0.0 }
法修: { strength: 0.0, agility: 0.1, intelligence: 1.0, spirit: 0.6 }

则：

快剑 fit = 0.32*0.35 + 0.40*1.0 + 0.16*0.1 + 0.12*0.05 = 0.534
突进 fit = 0.32*0.45 + 0.40*0.95 = 0.524
法修 fit = 0.40*0.1 + 0.16*1.0 + 0.12*0.6 = 0.272

可以直观看到：

• 同样是标签，快剑/突进 对敏捷角色收益高。
• 法修 在这名角色身上的收益明显偏低。
• 原因不再是“它和其他标签不合群”，而是“它和当前角色属性画像不匹配”。

4. 数据结构改造

4.1 BuildTagDefinition 扩展

当前 src/types/build.ts 中的 BuildTagDefinition 需要新增：

attributeAffinity: {
  strength: number;
  agility: number;
  intelligence: number;
  spirit: number;
};

完整建议：

interface BuildTagDefinition {
  id: string;
  label: string;
  category: BuildTagCategory;
  aliases: string[];
  description: string;
  attributeAffinity: {
    strength: number;
    agility: number;
    intelligence: number;
    spirit: number;
  };
}

4.2 运行时明细结构

src/data/buildDamage.ts 需要将当前的 BuildDamageBreakdown 从“标签两两贡献表”改成“标签-属性贡献表”：

type BuildDamageBreakdown = {
  tags: string[];
  buildDamageBonus: number;
  buildDamageMultiplier: number;
  rows: Array<{
    label: string;
    source: 'buff' | 'character' | 'equipment' | 'set' | 'monster';
    fitScore: number;
    sourceCoefficient: number;
    bonusDelta: number;
    attributeContributions: {
      strength: number;
      agility: number;
      intelligence: number;
      spirit: number;
    };
  }>;
};

这样 UI 或调试日志能直接回答：

• 这个标签吃的是哪条属性
• 吃了多少
• 为什么它比另一个标签强

4.3 相似度来源

当前仓库已有 src/data/buildTagSimilarity.generated.ts，但新方案不再以“标签-标签相似度矩阵”为主数据源。

建议改为新增：

• src/data/buildTagAttributeAffinity.ts

用于存放标签到四维属性的静态向量。

首版推荐手工维护，原因：

1. 标签总量不大，人工校准更稳定。
2. 当前目标是产品可控性，不是自动发现语义簇。
3. 四维属性向量远比标签两两矩阵更容易审表和平衡。

后续如果要半自动化，可再增加脚本从标签描述中生成建议值，但运行时仍只读取本地静态表。

5. 标签来源规则

标签来源不变，计算方式变化。

保留来源

1. 角色固有 combatTags
2. 装备 buildProfile.tags
3. 套装标签
4. Buff 标签

新规则

1. 所有标签统一做规范化和去重。
2. 每个标签独立计算与角色属性的适配度。
3. 不再计算标签与标签之间的 pair / product / cluster。
4. 套装标签本质上仍是标签，只是 sourceCoefficient 更高。

6. 伤害接入方式

当前 calculateOutgoingDamage() 的接法可以保留：

finalDamage =
  round(
    baseDamage
    * functionMultiplier
    * equipmentMultiplier
    * buildDamageMultiplier
  )

本次只替换 buildDamageMultiplier 的来源，不改整体伤害主链路。

7. 与旧系统的关键差异

维度	旧系统	新系统
核心逻辑	标签之间互相影响	标签分别匹配角色属性
新增标签的影响范围	会扰动整个标签集合	只影响自身贡献
可解释性	低	高
平衡成本	高	低
角色属性参与感	弱	强
套装/装备/Buff 接入	已支持	继续支持

8. 实施方案

阶段 A：数据层

1. 在 src/types/build.ts 扩展 BuildTagDefinition.attributeAffinity
2. 在 src/data/buildTags.ts 为所有规范标签补齐四维亲和度
3. 新增 src/data/buildTagAttributeAffinity.ts 或直接内联到标签注册表

阶段 B：规则层

1. 重写 src/data/buildDamage.ts
2. 删除或下线标签两两 contributionRows 计算
3. 新增 tagFitScore、bonusDelta、attributeContributions 计算

阶段 C：展示层

1. 调整 Build 面板展示文案
2. 从“标签协同”改成“标签适配度”
3. 为每个标签展示主属性来源，例如：
   • 快剑：敏捷主导，少量力量修正
   • 法修：智力主导，精神辅助

阶段 D：平衡层

1. 补一份全标签四维向量审表
2. 选 5 个预设角色跑样例验证
3. 校准 baseTagBonus 与 sourceCoefficient

9. 验收标准

功能验收

1. 任意标签的贡献都可以拆解到四个属性。
2. 删除一个标签时，只减少它自己的收益，不应重算其他标签的贡献值。
3. 同一套装备给不同属性角色使用时，Build 倍率应体现明显差异。
4. 套装标签、Buff 标签仍能正常进入最终 Build 倍率。

数值验收

1. 单标签弱匹配时收益接近 0。
2. 单标签强匹配时收益稳定且可预期。
3. 3 到 6 个高匹配标签可形成清晰 build 成型感。
4. 8 标签上限下，总 Build 加成不超过设计封顶值。

体验验收

1. 玩家能理解“为什么这个标签适合我当前角色”。
2. 策划能直接通过改四维向量调数，不需要反复查标签图谱。
3. 调试日志能一眼看出收益来源，而不是只能看到复杂的 pair 乘积。

10. 风险与对策

风险 1：标签语义被压平

问题： 去掉标签-标签协同后，Build 可能变得过于线性。

对策：

1. 保留套装标签和 Buff 标签作为高价值来源。
2. 用 sourceCoefficient 区分来源权重。
3. 后续如需要，可增加“少量同流派奖励”，但必须是弱规则，不能回到全图互相影响。

风险 2：四维向量定义主观

问题： 不同策划对“快剑更像敏捷还是力量”可能判断不同。

对策：

1. 首版先建立审表规范。
2. 每个标签必须附一句属性说明。
3. 先让预设角色覆盖主要 archetype，再扩充长尾标签。

风险 3：旧数据迁移成本

问题： 现有 buildTagSimilarity.generated.ts 将弱化甚至失去主要用途。

对策：

1. 本期不强制删除旧文件。
2. 新逻辑只依赖新 affinity 表。
3. 等新系统稳定后，再清理旧相似度矩阵和旧展示逻辑。

11. 一句话结论

本次 Build 系统重构的核心，不是再优化“标签之间怎么互相放大”，而是把判断标准改成“这个标签和当前玩家角色的属性画像有多匹配”，从而让 Build 倍率从复杂的标签网络效应，变成可解释、可调优、可控的单标签属性适配模型。