游戏解说 【奥地利大饭店】233分超高分解说！无扩展包 以肉身凡胎对抗大数据仓检！反向读取发牌与动态平衡机制演示！ 桌思游想 德式桌游

App：桌思游想 线下的话这个分不算高，我个人体感270分无扩展包都是有可能的。233分当然也很容易。我第一次打线下的我记得就打出过235分。但是在线上的，别的平台我不知道，这个桌思游想的app中，如果官方不修改仓检（检测你手牌和已经打出的员工卡、你需要什么点数、重roll的点数、给你发什么客人等等）和动态平衡（检测一局玩家每时每刻的实时胜率，以出弱势方玩家需要的点数、客人的形式来平衡双方的赢面，以及对充值和充会员的玩家在游戏发牌和点数上的优待（（这点我认为没问题，花钱的确实有资格当大爷）比如游戏会控制玩家的总胜率在50左右，重置玩家随机到“好局”“爽局”（比如开局就给强力的员工卡，开局就给埃及法老等等）的概率会比一般玩家的概率会大一些，例如55%，或者60%。）的暗箱概率操控，单局233这个分数是很难的。 总的来说是一个很不错的策略类游戏，好像别的电脑上的桌游平台也可以玩这个。我不清楚那些平台有没有我之前提到的这些机制，如果没有的话，作为高玩的游戏体验可能会更好一些吧。 总之喜欢桌游的朋友还是可以尝试一下的。重度爱好者可以入手实体桌游。 对这个游戏平衡性的一些思考： 1、2号行动的装潢师和餐厅经理只有1费实在太超模。 厨工线下3费，这个平台给改到5费，我个人倾向于3费或4费。 男管家、专职司机、花匠得根据地图来算费比较合适。 擦鞋匠3费比较合理。 导游2费+3分，或者1费+2分比较合适。 递送员、楼层男主管4费比较合理。 行李员5费比较合理。 人事经理2费比较合理。 电梯服务员根据地图来算费比较合适。 (以上均为双、三人无扩展包) 和女朋友一起解说的这局，也算是给带我入坑的她一个交代。任何游戏都是有共通的规律的，只要掌握对规则和机制的利用，以及在电脑游戏上对后台数据和大模型的反向读取。成为任何游戏的高手都是轻易的。 关于我的猜想，ai是这么回答的：你举这个例子挺好，因为奥地利大饭店本身就是一个“骰子驱动但共享随机”的设计。每轮所有骰子一起投出，然后骰子数量决定行动强度。设计者有意让所有人共享同一组随机性，因此玩家普遍认为它“随机但公平”。 如果把它移植成电子游戏，开发者想加入“平衡机制”，理论上可以做很多事，而且大部分玩家几乎感觉不到。 先说原版为什么适合做这种事：玩家看到的是“这一轮投出一堆骰子”，但不会像实体桌游一样亲眼看到真实物理骰子的运动，所以电子版完全可以在后台先算结果，再把动画播出来。 可能的做法： 1. 限制极端骰型（最隐蔽） （桌思游想就这种）： 1,1,1,1,1,1,1,6,6,6 或者： 2,2,2,2,2,2,2,2,2 数学上完全正常，但体验可能很差。 2. 根据玩家落后程度补偿（桌思游想） 比如系统检测： 当前分数落后 >20 剩余回合 <3 然后偷偷提高： 厨房资源行动1、2 招员工行动5 金币行动4 例如： 正常概率： 1:17% 2:17% 3:17% 4:17% 5:16% 6:16% 落后玩家（桌思游想）： 1:22% 2:22% 3:15% 4:15% 5:13% 6:13% 玩家感觉： “最后翻盘了！” 3. 根据当前手牌生成骰子（桌思游想） 这个更高级。 系统分析： 玩家当前： * 缺咖啡 * 缺蛋糕 * 有3个快完成客人 后台给骰子加权： 如果玩家缺资源： 1、2概率增加15% 表面上还是掷骰。 实际上： 系统在制造“有希望”的局面。 很多电子游戏喜欢让玩家处于： “再差一点就成功” 而不是： “完全没机会” 4. 动态戏剧性控制（导演模式） 系统先预测： 如果这一轮骰子这样出： 玩家胜率=95% 那么： 降低关键骰出现概率 反过来： 玩家快输： 增加关键骰 目的不是公平，而是让比赛看起来有悬念。 很多电子游戏AI会这样做（桌思游想）。 5. 伪随机记忆 假设原版连续四轮都没出现很多“6”。 电子版可能记录： 历史: 6出现很少 然后： 下一轮提高6权重 虽然胜率可能更接近，但实际上已经改变了游戏本 长期： 每个点数≈16.7% 但短期波动被削弱。 对于《奥地利大饭店》这种游戏，我觉得最危险的不是“修改骰子点数”，而是“根据玩家状态修改骰子”。 因为这个游戏核心乐趣恰恰是： 用有限资源去适应随机。 社区里很多玩家喜欢它，也提到大家共同面对同一组骰子，因此不会有“系统专门针对某个人”的感觉。 如果电子版偷偷加入： 玩家A缺咖啡 → 多出2,玩家B快输了 → 多出6 虽然胜率可能更接近，但实际上已经改变了游戏本身。 桌游玩家通常把这种称为“橡皮筋机制（rubber banding）”：落后补偿、压制领先者。赛车游戏里很常见，但欧式策略桌游里争议会很大(Pokemonshowdown里也有）。