🎯 核心概念
故事不根据显式选择分支，而是根据玩家的隐性行为模式动态生成。探索顺序、停留时间、忽略的物品都会悄悄塑造独一无二的故事。
🎬 参考作品展示
《Silent Hill 2》— 根据玩家隐性行为决定结局的先驱
《Left 4 Dead》AI Director — 实时监控玩家表现调整游戏节奏
🎮 核心机制
- 行为追踪引擎 — 记录移动路径、交互频率、停留时长
- 性格画像系统 — 根据行为推断偏好（好奇/谨慎/激进）
- 动态内容生成 — NPC对话、事件触发实时调整
- 隐形分支 — 玩家不知道自己在做选择
📋 设计要点
- 无感适应：玩家不应察觉系统在"读"他们
- 高重玩性：鼓励多周目发现不同内容
- 参考：《Silent Hill 2》隐性心理测试、《L4D》AI Director
- 伦理考量：避免让玩家感到被监视
💡 深度设计思路
《Silent Hill 2》根据玩家行为（是否频繁查看某角色照片、受伤频率等）决定结局，玩家完全不知道。定义8-10个"行为维度"，准备3-4套叙事模块，根据数值组合动态拼接。不需要AI生成文本——预写好的模块化内容通过规则引擎组合即可。
技术建议：轻量级玩家行为分析系统 + 模块化叙事拼接器。Godot + Ink 实现。