主分类：综合游戏策划（其他方向）
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "代号：Craft · 高级玩法策划（AI 生成游戏）",
"job_level": "高级",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "IEG",
"location": "深圳",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "产品"AI生成
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"company": {
"company_name": "腾讯",
"company_industry": "互联网 / 科技 / 人工智能",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "tencent.com",
"company_description": "腾讯是一家互联网和科技公司，业务覆盖通信与社交、数字内容、游戏、金融科技、企业服务、云计算与人工智能等方向。"
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"compensation": {
"salary_range": {
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"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": 3,
"degree": "本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1.负责标杆游戏与官方模板的内容规划与品类布局，明确产出目标与优先级，验证并展示平台的生成能力上限；\r\n2.带领并管理玩法制作团队：拆解任务、分配产能、把控进度与质量，建立高效的协作流程与产出节奏，对团队整体交付的数量、质量与效率负责；\r\n3.建立游戏品质标准与评估体系 —— 定义不同品类（休闲、益智、动作、模拟等）的可玩性标准与验收维度，形成可执行的评审清单与质量门槛，让品质判断可传递、可复核；\r\n4.主导玩法设计知识的结构化 —— 将游戏机制设计、系统循环、成长体系、数值框架等玩法经验，转化为 AI Agent 可理解执行的结构化描述（策划案模板、设计模式库、参数配置规范），直接提升 AI 的玩法生成质量；\r\n5.沉淀可复用的生产方法论 —— 将标杆产出过程中的有效经验提炼为模板、SOP 与最佳实践，让团队新成员能快速达到品质基线，实现产能可复制；\r\n6.基于用户测试与生成 Case 分析，持续优化玩法知识库的覆盖度与准确度，提升 AI 在各品类的生成成功率与可玩性；\r\n7.与 Agent、引擎团队协作反哺产品 —— 把内容生产中发现的能力短板转化为明确的产品需求与优化方向。",
"requirements_text": "1.本科及以上学历；3-5 年游戏策划或独立开发者经验，参与过游戏制作完整流程，具备多品类玩法设计能力；\r\n2.具备团队管理与任务分发能力 —— 有带玩法制作团队交付内容的经验，能拆解目标、分配产能、把控质量与进度；\r\n3.能建立标准并用标准管理产出 —— 不仅自己能做出好游戏，更能定义“什么算好”、把标准传递给团队并有效验收；\r\n4.能够将玩法设计经验系统性结构化输出 —— 把“怎么设计好游戏”转化为 AI 与团队都可执行的规则、模板与方法论；\r\n5.日常全面使用 AI 工具（Claude、Cursor、CodeBuddy 等）进行游戏设计与内容创作，具备以自然语言驱动完成游戏制作的实战经验；\r\n6.具备较强的自驱力与独立推进能力 —— 能在方向明确后自主规划路径、组织资源、推动落地；\r\n7.主导或参与过至少 2 个品类的游戏整体方案设计与实现，具备端到端内容制作能力；\r\n8.具备产品思维与用户思维，能从创作者视角评估 AI 生成游戏体验，并通过模板、文档、案例有效赋能创作者。",
"skills": [AI生成
"团队管理",
"游戏策划"
],
"preferred_qualifications": "1.有玩法制作团队或内容团队管理经验，能展示团队产能与质量提升的具体成果；\r\n2.有使用 AI 工具完成完整游戏项目的经验，能展示具体案例与效率提升数据；\r\n3.熟练使用 UE4/UE5 或 Unity，能独立制作游戏 Demo；\r\n4.深度使用过 UGC 编辑器（Roblox、迷你世界、星火编辑器等），理解 UGC 生态与创作者需求；\r\n5.掌握至少一门脚本语言（Lua／Python／GDScript 等），能评估 AI 生成代码的游戏逻辑正确性；\r\n6.了解 LLM 与 AI Agent 概念，对 AI 游戏生成、PCG 等前沿方向有认知与实践。",
"job_highlights": "1.不只是自己做游戏，而是带一支团队用 AI 规模化产出游戏 —— 你的方法论会被团队复用，影响范围显著放大；\r\n2.把你的玩法设计经验“教会 AI”—— 设计知识将通过平台被大量创作者复用；\r\n3.结果导向的工作方式，你对内容产出有完整主导权；\r\n4.团队实践 AI 工作模式，多 Agent 协作已落地运行。"
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"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
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"value": "https://careers.tencent.com/jobdesc.html?postId=2088148339609743360"
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"posting": {
"posting_id": "2088148339609743360",
"post_date": "2026-08-14",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://careers.tencent.com/jobdesc.html?postId=2088148339609743360"
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"fulltext": "代号：Craft · 高级玩法策划（AI 生成游戏）\n【腾讯游戏｜这一局，由你主导】\n腾讯游戏，致力于以顶尖技术创造丰富优质的游戏体验，用创新玩法点燃玩家情感共鸣，深度打磨每处游戏细节。加入我们，用创造力拓展游戏的边界，为用户创造高品质数字生活体验！\n1.负责标杆游戏与官方模板的内容规划与品类布局，明确产出目标与优先级，验证并展示平台的生成能力上限；\r\n2.带领并管理玩法制作团队：拆解任务、分配产能、把控进度与质量，建立高效的协作流程与产出节奏，对团队整体交付的数量、质量与效率负责；\r\n3.建立游戏品质标准与评估体系 —— 定义不同品类（休闲、益智、动作、模拟等）的可玩性标准与验收维度，形成可执行的评审清单与质量门槛，让品质判断可传递、可复核；\r\n4.主导玩法设计知识的结构化 —— 将游戏机制设计、系统循环、成长体系、数值框架等玩法经验，转化为 AI Agent 可理解执行的结构化描述（策划案模板、设计模式库、参数配置规范），直接提升 AI 的玩法生成质量；\r\n5.沉淀可复用的生产方法论 —— 将标杆产出过程中的有效经验提炼为模板、SOP 与最佳实践，让团队新成员能快速达到品质基线，实现产能可复制；\r\n6.基于用户测试与生成 Case 分析，持续优化玩法知识库的覆盖度与准确度，提升 AI 在各品类的生成成功率与可玩性；\r\n7.与 Agent、引擎团队协作反哺产品 —— 把内容生产中发现的能力短板转化为明确的产品需求与优化方向。\n1.本科及以上学历；3-5 年游戏策划或独立开发者经验，参与过游戏制作完整流程，具备多品类玩法设计能力；\r\n2.具备团队管理与任务分发能力 —— 有带玩法制作团队交付内容的经验，能拆解目标、分配产能、把控质量与进度；\r\n3.能建立标准并用标准管理产出 —— 不仅自己能做出好游戏，更能定义“什么算好”、把标准传递给团队并有效验收；\r\n4.能够将玩法设计经验系统性结构化输出 —— 把“怎么设计好游戏”转化为 AI 与团队都可执行的规则、模板与方法论；\r\n5.日常全面使用 AI 工具（Claude、Cursor、CodeBuddy 等）进行游戏设计与内容创作，具备以自然语言驱动完成游戏制作的实战经验；\r\n6.具备较强的自驱力与独立推进能力 —— 能在方向明确后自主规划路径、组织资源、推动落地；\r\n7.主导或参与过至少 2 个品类的游戏整体方案设计与实现，具备端到端内容制作能力；\r\n8.具备产品思维与用户思维，能从创作者视角评估 AI 生成游戏体验，并通过模板、文档、案例有效赋能创作者。\n1.有玩法制作团队或内容团队管理经验，能展示团队产能与质量提升的具体成果；\r\n2.有使用 AI 工具完成完整游戏项目的经验，能展示具体案例与效率提升数据；\r\n3.熟练使用 UE4/UE5 或 Unity，能独立制作游戏 Demo；\r\n4.深度使用过 UGC 编辑器（Roblox、迷你世界、星火编辑器等），理解 UGC 生态与创作者需求；\r\n5.掌握至少一门脚本语言（Lua／Python／GDScript 等），能评估 AI 生成代码的游戏逻辑正确性；\r\n6.了解 LLM 与 AI Agent 概念，对 AI 游戏生成、PCG 等前沿方向有认知与实践。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "D012",
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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