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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"job": {
"job_title": "大战略游戏玩法策划（AI、表现方向）",
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"department": "游戏应用与平台发展事业部",
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"company_description": "网易提供互联网和游戏服务，并通过有道、网易云音乐、网易严选等业务提供学习、音乐及消费服务。"
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"language": "未披露",AI生成
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"responsibilities": "1. 职位概要\n• 一名既是资深大战略、4X、历史模拟游戏爱好者，又对AI提效有实践的游戏设计师。\n• 负责应用AI 工具链，产出游戏内容，人工审核需要审美介入的环节。\n2. 核心职责\n• 生产管线重构： 主动挖掘并应用 AI 工具优化游戏内容的产出效率，解决 4X 游戏中后期内容枯竭的通病。\n• AI-Native 系统设计： 设计具备“AI 深度”的游戏机制（例如：通过 LLM 生成动态势力外交台词、个性化性格系统、基于 AI 的突发事件触发器）。\n• 内容品控与验收： 对 AI 生成的内容（视觉资产、文案、甚至数值建议）保持高度审美，建立一套“AI+人工”的质检和验收标准。\n• 闭环迭代： 设计 AI 生成内容在游戏内的反馈闭环，通过数据监控 AI 生成内容的表现，并持续调优 Prompt/Agent 策略。",
"requirements_text": "任职要求\n1. 策略游戏硬核玩家： 极高 大战略/4X 游戏阅历（如《文明》《群星》《王国风云》《三国志》等），对游戏内的节奏、反馈、复杂度有极敏锐的品位。\n2. AI 工具熟练度：\n• 至少具备实操经验，使用并调试过主流 LLM，了解主流的coding agent。\n• 具备主动发现新 AI 工具并进行概念验证的能力。\n3. 逻辑与工程思维： 能够将复杂的游戏逻辑拆解为 AI 可处理的任务，理解模型局限性，有能力通过工程化手段弥补 AI的局限性。\n4. 审美鉴赏： 对游戏内视觉、叙事有极其苛刻的品位，能够分辨“AI 感过重”的廉价内容的问题所在。\n5. 加分项：\n• 有成功利用 AI 生产过正式游戏内美术资产、玩法原型的案例。\n• 具备基础的任何语言，如Python、C#或可视化脚本编写能力，能搭建简单的自动化 Pipeline。\n• 对游戏行业内“AI + Procedural Generation（程序化生成）”的有一定兴趣与研究。",
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"fulltext": "大战略游戏玩法策划（AI、表现方向）\n职位描述\n1. 职位概要\n• 一名既是资深大战略、4X、历史模拟游戏爱好者，又对AI提效有实践的游戏设计师。\n• 负责应用AI 工具链，产出游戏内容，人工审核需要审美介入的环节。\n2. 核心职责\n• 生产管线重构： 主动挖掘并应用 AI 工具优化游戏内容的产出效率，解决 4X 游戏中后期内容枯竭的通病。\n• AI-Native 系统设计： 设计具备“AI 深度”的游戏机制（例如：通过 LLM 生成动态势力外交台词、个性化性格系统、基于 AI 的突发事件触发器）。\n• 内容品控与验收： 对 AI 生成的内容（视觉资产、文案、甚至数值建议）保持高度审美，建立一套“AI+人工”的质检和验收标准。\n• 闭环迭代： 设计 AI 生成内容在游戏内的反馈闭环，通过数据监控 AI 生成内容的表现，并持续调优 Prompt/Agent 策略。\n\n职位要求\n任职要求\n1. 策略游戏硬核玩家： 极高 大战略/4X 游戏阅历（如《文明》《群星》《王国风云》《三国志》等），对游戏内的节奏、反馈、复杂度有极敏锐的品位。\n2. AI 工具熟练度：\n• 至少具备实操经验，使用并调试过主流 LLM，了解主流的coding agent。\n• 具备主动发现新 AI 工具并进行概念验证的能力。\n3. 逻辑与工程思维： 能够将复杂的游戏逻辑拆解为 AI 可处理的任务，理解模型局限性，有能力通过工程化手段弥补 AI的局限性。\n4. 审美鉴赏： 对游戏内视觉、叙事有极其苛刻的品位，能够分辨“AI 感过重”的廉价内容的问题所在。\n5. 加分项：\n• 有成功利用 AI 生产过正式游戏内美术资产、玩法原型的案例。\n• 具备基础的任何语言，如Python、C#或可视化脚本编写能力，能搭建简单的自动化 Pipeline。\n• 对游戏行业内“AI + Procedural Generation（程序化生成）”的有一定兴趣与研究。\n1. 职位概要\n• 一名既是资深大战略、4X、历史模拟游戏爱好者，又对AI提效有实践的游戏设计师。\n• 负责应用AI 工具链，产出游戏内容，人工审核需要审美介入的环节。\n2. 核心职责\n• 生产管线重构： 主动挖掘并应用 AI 工具优化游戏内容的产出效率，解决 4X 游戏中后期内容枯竭的通病。\n• AI-Native 系统设计： 设计具备“AI 深度”的游戏机制（例如：通过 LLM 生成动态势力外交台词、个性化性格系统、基于 AI 的突发事件触发器）。\n• 内容品控与验收： 对 AI 生成的内容（视觉资产、文案、甚至数值建议）保持高度审美，建立一套“AI+人工”的质检和验收标准。\n• 闭环迭代： 设计 AI 生成内容在游戏内的反馈闭环，通过数据监控 AI 生成内容的表现，并持续调优 Prompt/Agent 策略。\n任职要求\n1. 策略游戏硬核玩家： 极高 大战略/4X 游戏阅历（如《文明》《群星》《王国风云》《三国志》等），对游戏内的节奏、反馈、复杂度有极敏锐的品位。\n2. AI 工具熟练度：\n• 至少具备实操经验，使用并调试过主流 LLM，了解主流的coding agent。\n• 具备主动发现新 AI 工具并进行概念验证的能力。\n3. 逻辑与工程思维： 能够将复杂的游戏逻辑拆解为 AI 可处理的任务，理解模型局限性，有能力通过工程化手段弥补 AI的局限性。\n4. 审美鉴赏： 对游戏内视觉、叙事有极其苛刻的品位，能够分辨“AI 感过重”的廉价内容的问题所在。\n5. 加分项：\n• 有成功利用 AI 生产过正式游戏内美术资产、玩法原型的案例。\n• 具备基础的任何语言，如Python、C#或可视化脚本编写能力，能搭建简单的自动化 Pipeline。\n• 对游戏行业内“AI + Procedural Generation（程序化生成）”的有一定兴趣与研究。",
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