一、核心玩法设计
1. 角色创建系统
你更享受独自研究还是团队协作？
遇到问题倾向于逻辑分析还是创意解决？
对数字敏感还是更擅长文字表达？
2. 职业库建设（首期建议20+职业）
python
careers = {
互联网": ["前端开发", "数据科学家", "产品经理"],
医疗": ["全科医生", "外科专家", "药剂研发"],
教育": ["中学教师", "教研主管", "教育科技创业者"]
3. 三维能力模型
二、成长路线图机制
1. 阶段式晋升路径
mermaid
graph TD
A[新人期] -->|完成3个核心项目| B[资深级]
B -->|获得专业认证+带教新人| C[专家级]
C -->|创新突破| D[行业领袖]
2. 动态事件系统
javascript
function aiEvent {
if(year > 2025 && techSkill< 70){
showAlert("AI技术冲击！您的岗位风险增加50%");
addSkillRequirement("机器学习基础");
三、加速成长系统
1. 导师匹配算法
python
def match_mentor(user_skills):
mentors = db.query("SELECT FROM mentors WHERE industry = %s", user_industry)
return sorted(mentors, key=lambda x: skill_similarity(x.skills, user_skills))[:3]
2. 资源投资模拟器
进修成本 = 课程费用 + 时间成本时薪
预期薪资增幅 = 行业平均涨幅 技能提升系数
ROI = (预期增幅
四、数据可视化反馈
1. 竞争力雷达图
echarts
title: { text: '职业竞争力分析' },
radar: {
indicator: [
{ name: '技术深度', max: 100},
{ name: '管理广度', max: 100},
{ name: '行业人脉', max: 100}
},
series: [{
data: [{ value: [85, 60, 45] }]
}]
2. 发展轨迹时间轴
五、沉浸式体验优化
1. 行业情景剧本
2. 成就系统
六、技术实现方案
1. 技术栈选择
2. 数据安全
七、运营策略
1. 成长社群体系
2. 动态更新机制
该设计通过将真实的职业发展规律转化为游戏机制，使玩家在60-90分钟的核心流程中，既能体验不同职业的成长脉络，又能通过数据反馈理解自身发展短板。建议采用A/B测试优化任务难度曲线，确保教育性与趣味性的平衡。
