5.4 有世俗收益的游戏
5.4.1 教学游戏化的目标
降低学习门槛，提高学习乐趣
如前文所述，本质上，学习就是词汇记忆，有的可以机械的执行（高概率路径选择少、阻力小），而有的词汇的特征很抽象（同等概率的路径选择多、阻力大）。相对严格的来说，就是，对于任何一个信号向量 $v$，对应着无数个转换矩阵 $M_i$，而每一个转化矩阵对应着一个加权概率值 $w_i$，也就是达到这个矩阵的阻力，或者是解题者激发出这个矩阵的流畅度，对信号向量 $v$ 施加转换矩阵 $M_i$ 后，可以得到新的信号向量 $u$，而在这无穷多个矩阵中，有一些高概率的转化矩阵，也就是解题者常见的尝试路径。对于两个信号向量，$v$可能本身的抽象程度就很高，通用的情景更多，一般来说，强健程度也就更弱，而 $u$ 也会被学习者作为多个抽象层级的信息进行存储，因为一般的学习过程中，有实际应用价值的 $w_i$ 值都很高，所以提高 $u$ 的精准程度（可以理解为分辨率），降低理解上的误差，是学习的一个重要环节。
如果我们用游戏中的要素去类比，那么在这样一个一对多的关系中，提供 📣 信号的一侧，就如同是游戏中的一个 🛏 房间，房间内有许多扇 🚪 门，而门背后就是翻译之后所得到的 🛠 转化函数，也就如同游戏中的 连通 🛣 路径，🛣 路的尽头就是到达了一个新的 🛏 房间。
对于一个已经被充分探索的解题空间，命题人已经对这个空间内部进行了充分的训练和提前的探索，也就是，命题人提前知道了 $v \rightarrow M_i$ 的翻译中 $w_i$ 的概率分布。而教学者的目的，就是让学习者能够在更短的时间内，训练得到这个恰当的 $v \rightarrow M_i$ 转化关系。而测试过程，就是出题让学生解答，从而估算学生者对这个 $v \rightarrow M_i$ 转化关系的准确程度和熟练程度，并给出一个可量化的技能水平评估，这里指的技能，就是 $v \rightarrow M_i$ 的转化关系准确程度和熟练程度，以及单位时间内可以解决问题的半径大小，解题者的技能更为娴熟，那么常见技巧所消耗的能量就越低，也就有更多的精力去处理和解决其他的问题，从而也就增加了解决问题的半径。
学习的目的就是增加解题的效率，解题的本质就是探索与查找，“机器学习” 中的 “学习” 并不是真正意义上的学习，而是有科研意味的归纳和样式识别，学习本身就是记忆。而考察学习使用的题目，一般都是基本技能的缝合，而技能之间可以画出明确的 DAG 的相互依赖关系。
那么作为一个学习的工具，需要再哪些方面基本达标呢？
词汇：提供有统计支撑的恰当词汇，也就是前文中所述的“测绘”过程所得到的结果，词汇就是解题路径中的边，也就是游戏中，拓扑意义上的地点间的通道，是从一个房间打开相邻房间通道的钥匙
流畅：能够让学生对词汇有敏感熟悉，形成流畅的chunk，也就是说，游戏中可以在暗光环境下，熟稔地牢，知道每一个房间，应该通向哪几个房间，而高频发生的房间是哪几个
探索：能够让学生在简单的场景下，组合、应用、变型这些词汇，也就是前文所说的近距离的探索，这和游戏中的探索要素是类似的，游戏中利用了玩家日常生活中的探索技能，而考题里需要玩家知道如何近距离探索，并训练自己的基本功，让单位时间内可探索半径变大，也就是对应着单位时间内可以解决问题范围的拓宽。随着难度的增加，探索的类型可以有：
- 词汇的选择与结合，以及双向搜索（Bidirectional Search）
- 词汇的增信息应用，需要解题者
- 词汇的减信息应用，体现为变量、方程和函数等抽象思维
- 词汇的构造、变形和借鉴，也就是基于工具的思维
- 遍历式的搜查（Traverse）
简而言之，就是要让学习者对结构化的词汇流畅掌握，Fluent at Structured Chunks。如果把通用解决问题的策略当做词汇，就是要学习者在单位时间内有更大的解决问题半径。
在教学中采用游戏化，目的是为了让学生 提高训练自主性和训练次数（多刷题，多挑战），从而达到技能的显著提高，主要体现在 对常见信号的敏感熟悉，对必备操作的熟练应用（基本功扎实）。而借助游戏化的工具，希望学生可以有强烈的自主学习动力，像渴望 “再玩一个回合” 那样再学会一个技能。类比《艾尔登法环》，就是希望学生挑战 Boss 和击杀小怪这两个数值更高，从而来反应学生技能训练的充分。在实践过程中，会遇到学生 刷题（匹配赛）和考级（排位赛） 动力不足，而本节就是讨论如何借鉴前节中的技巧来增强 动力和快感。
5.4.2 借鉴常见游戏技巧
5.4.2.1 游戏缺动力，世俗缺乐趣
含糖吃苦药，无痛有疗效
游戏的快乐源泉之一，就是几乎不存在世俗意义上的惩罚，本质上更接近学习，而不是真的解决问题带来情绪。马力欧可以从悬崖坠落而满血复活，打游戏也没有外界强制的 KPI 要完成，这种轻松休闲无压力的游玩，是游戏的关键特征之一。但也正因为游戏是娱乐消遣，普通玩家对游戏的挑战动力也就不那么足，如果将世俗收益来弥补代入感、画面等糖分上的不足，并利用游戏内激励玩家挑战的工具箱，就可以做到有世俗收益的游戏。而且游戏作为一个娱乐活动，需要创作者不断的创造新鲜感来满足玩家，而教学在单一的领域做好一次，就可以不断为新的学习者提供高价值的作品，这也是对教学过程缺乏代入感等糖分的一个补偿。
在游戏中，通过一个困难的平台跳跃关卡，或者是打赢一个魂类的Boss，都是一个令人非常有成就感的瞬间，对于许多学生来说，在其他的学习环境下，很少能体验到做题顺畅，而在一个被优质处理的环境下，学生会更为频繁的享受到强烈的成就感和兴奋劲，对自我的认可和对更多挑战的渴望，也就是说游戏里再强大也是假的，而世俗收益给带来的成就感更为珍贵。
无论是由于单调而带来的枯燥乏味，还是因为困难而带来的挫败困惑，这些都是游戏中几乎难以避免的苦味，需要一系列的手段来作为甜味剂中和掉，甚至把麻烦（例如，同一地点重复操作刷经验）和困难（例如，需要反复挑战才能通过的Boss 战）当成一种渴望的快乐。
那么，如果加入游戏化的工具，如何增强乐趣和提高成就感，在前一节中已经深入讨论，例如：
- 惊喜：经过一定的时间间隔，给玩家一次爽快的体验，达到斯金纳箱的效果
- 目标：让玩家有的放矢，凭空设立一个明确的目标，为其他的行为做支撑
- 背包：时刻让玩家感受到自己的努力取得了扎实的进展
- 升级：使用角色扮演游戏中的假证挑战，从而引导参与者去反复执行必要的刻意练习
- 操作：为玩家提供刻意练习的场所和动机
- 面包屑：让玩家在不知不觉中，已经刷题刷到天明
- 自由：多让玩家参与，让玩家不知不觉中，走上了设计好的轨道
- 节奏：起承转合，合理的设置题目的难度分布
5.4.2.2 游戏要素和考试要素的类比
在本文作者看来，魂类游戏就是把 2D 超级马力欧的 level 翻译成了 Boss 战，本节的目的就是如何把经典游戏（例如，马力欧、塞尔达、宝可梦、魂类等）翻译成教学工具。
类比本章第一节中所述，考试对应游戏中的重要要素可以有：
玩家血量（HP），对应着考生的累计失误量，当考生的失误量达到一定量时，考试结束，根据考生对试卷的进攻情况进行评级。在教学中，可以用 “剩余考试时间” 来量化，考生的失误会额外减少时间，考生在血量归零（时间耗尽）前，能够得到的分值用来对玩家定级，例如，在《宾果消消乐》中，玩家有时间（步数）的限制，在 Leetcode 比赛中，错误的提交会增加 5 分钟的时间意义上的惩罚
Boss血量，对应着剩余题目的分值、考试的进度或者剩余题目的加权难度积累量（当题目分值一致时，也就是题量），当剩余题目的加权难度积累量为0时，意味着考生通过了考察。也可以看成是关卡的进度，而且每一次挑战，都有不同级别的评价，例如，在《荒野大镖客：救赎 2》中对任务有金银铜三个等级评价。
杂兵血量或者玩家技能进攻值，对应着单个题目的加权难度值，当玩家成功完成题目的解答，就可以让剩余题目的加权难度积累量减少。当玩家未能完成题目的解答，根据情况，增加考生的累计失误量
击杀杂兵或者Boss后，可以给予考生 XP 或者 代币，又来表示玩家苦劳的数值化积累。而考生可以用XP来兑换适当的苦劳奖励，可以认为，苦劳就是游戏中的击杀小怪，功劳就是游戏中的击杀 Boss，苦劳就是匹配赛，功劳就是排位赛，苦劳就是刷题背单词，功劳就是参加等级测试，苦劳奖励就是对大家积极参赛的鼓励，功劳奖励就是锦标赛中自动晋级的种子选手。而苦劳奖励带来的资源配置，也是增添游戏化乐趣的一部分。
不同的敌人类型，可以认为是考题难度和类型的变化，例如：
- 杂兵：可以称之为 chunk 的技能
- 精英怪或者mini-boss：可以作为 chunk 的结合训练、识别训练、简单的变型训练
- boss 战：限时评级（诊断）测试，玩家可以答很多题目，综合题，高考题，难题，对于那些已经有很多高置信度的技能，不去考察，自适应算法的应用场景。和游戏的 boss 战不同，这里的 boss 战更像是一次评级考试，可能大幅提升，也可能下降
- 对于挑战 Boss，不应该让玩家轻易的得到，需要付出大代价来到 “雾门” 前，而失败后再次挑战也要有一定的门票成本。
由于考生无法向试卷出题，在考试中，考生只有被动的 弹反 对试卷造成伤害，也就是出招的只有试卷，结果只有考生中招或者考生弹反成功，题目的属性会造成玩家的血量变化，玩家的弹反质量决定了试卷的血量变化。例如，考生如果答题速度快，可以有连击效果。
考生可以对累计的失误量进行清除，类比游戏中的MP，而考生使用的道具是之前通过考察的功劳或者苦劳奖励，例如，在之前有大量基础练习的学生，手里有更多的回血道具，一方面我们有更大的概率相信他出现马虎的情景，或者奖励之前勤奋努力的学生
考生可以临时改变自己的进攻值，例如，对一个自己很有信心的题目，使用增益道具，对武器附魔，达到更高的攻击效果。
考生可以选择跳过一道题目，对应着使用护盾顶住一波进攻。
考生可以获得辅助，例如去掉错误选项，获得提示等，这些对应着RPG等级的提升，或者《艾尔登法环》中的骨灰或协助者
和部分游戏的AI策略类似，考题可以根据考生的技能水平而随之变化，而且对于学生高置信度技能的题目，学生犯错后，可以降低扣除的分数，但也要对相应的技能置信度进行降低。在考察的过程中，学生答对或者答错一道题，会造成下一道题的难度和类型变化，也就是所谓的自适应
游戏内的 尝试路径遍历，对应着考题中的信号处理，游戏中的路径相对比较清晰，而考题中的信号处理是学生学习的重要组成部分
游戏中的奖励等级，可以类比成相关的证书，例如，F、C、B-、A+标准化的等级，或者211、985、C9等符号化的稀有度表示
和《艾尔登法环》类似，玩家的核心目的是想办法打赢 Boss 战，推进剧情发展（或者是完成章节任务），杂兵和精英怪是用来刷经验、爆装备升级用的。同样和《艾尔登法环》类似，Boss的技能设计，是整个学习内容的一个关键设计要素。
5.4.2.3 增强乐趣工具箱
明确目标，进度记录，证书评价，难度节奏
结合教学本身，可以考虑的功能有：
有明确的、用户会在乎的目标 ，这在有世俗利益的条件下（例如，可以有实物的奖励作为增强剂），很容易实现，就如同一个想治病的病人，会配合进行治疗过程一样，双方都有着共同的目标。这些可量化的目标可以有
- 技能的水平，基本功的熟练度，例如，在 Codeforces 中的 Rating 值
- 词汇量，技能数量的积累量，例如，在 Leetcode 中的刷题数目
- 技能评级的可信度
为了达到目标，把过程 分解成可以征服的任务 和挑战，可以考虑通过降低复杂度，从而降低难度
在每次通过性挑战中，合理的布置难度等级和难度节奏 ，典型代表作《超级马力欧：3D 世界》《塞尔达传说：风之杖》
- 难度的明确和形象化展示，类比 Boss 一般都是体型巨大的怪兽，在教学中，可以强调一个题目是高考原题或者是往年题或者其他解题者的统计数据，从而提高学生对难度和奖励回报的感性认知
为了增强用户的成就感，让用户 强烈感受到努力付出后而得到的进展 ，典型代表作《塞尔达传说：旷野之息》
为了调节难度和增强用户的成就感，可以 使用道具和道具的衍生品 ，与此同时，利用用户获取道具的动力，来引导用户的行为，典型代表作《艾尔登法环》《暗黑破坏神 3》
为了鼓励学习者刻意练习，可以增加角色扮演游戏中的 苦劳奖励
为了让用户有持续的挑战欲望，要有时不时出现的高额奖励（斯金纳箱），以及让用户觉得努努力就能再完成一个的任务清单（蔡氏效应），典型代表作《文明 6》
实施这些技巧的目的，就是为了让学习者有着 持续渴望挑战的循环 ，在一个愉悦的过程中，完成了技能的学习和熟练掌握，并对新领域（一款新游戏）的学习和攻克也同样有所向往和渴望，而不是厌恶学习做题和技能改善。
5.4.2.4 有角色扮演成分的动作冒险游戏
相比于游戏，教学过程中，提高代入感这个手段，是不容易替代的。无论我们是在阅读一部武侠小说，还是在玩一部西部世界主题的游戏，虽然游戏想让我们有强烈的代入感，但作为玩家在很多时候知道这不是我的故事，是主角的故事，游戏里、影视剧里很少有表现主角拉、撒、睡这些无聊情景的，而我们也默认主角会去做，对于主角的技能成长，我们也想相信灵丹妙药一样，接受主角的成长，只要有一定的合理性，《悲惨世界》里的 冉·阿让 辛勤努力变成了富翁市长，《笑傲江湖》里的 令狐冲 成为绝世高手，读者都会接受这种事实的合理性，这也算是 RPG 游戏的一种合理源头，对于玩家，虽然玩家没有战斗能力增强，但是接受玩家随着战斗次数的增加，就应该伴随着技能的提升，或者更为形象的，玩家控制角色去健身房十次，角色力气提高了，玩家认为这是自己努力的合理结果，而虚构的游戏只是省略了过程。但在有世俗收益的情景下，玩家就不会那么容易被忽悠，因为玩家知道技能就应该是提高在自己身上，这和玩《NBA 2K》系列不同，使用乔丹和普通球员的技能不同，是玩家可以合理化接受的。
RPG 的设定在世俗收益的技能培养面前，也显得不那么合理。逃课可以让玩家得到一时快感，但在世俗中却得不到心仪的收益。那些在角色扮演中频繁使用的苦劳假证挑战，在有世俗收益的场景下，显得不切实际。例如，反复做自己会的简单题，并不能提高技能从而提高成绩。而像《塞尔达传说：风之杖》这样的动作冒险游戏，更适合作为借鉴的对象，但《塞尔达传说》中也不是完全剔除了角色扮演中的要素，也是增加了一些苦劳假证来平衡难度的增加，从而让玩家有更强烈的成就感。
对于本书中所能涉及到的技能学习和提高，和一个动作冒险游戏很为接近，例如：
- 定义和性质，对应着道具（包括武器和技能）的使用场景和使用方法
- 常见的可以剥离的题型，对应着常规战斗技巧（例如，盾反和躲避）和解谜技巧（例如，点燃所有火把、击杀房间全部敌人或者利用重物按住机关）
- 对道具的巧妙应用和解谜，对应着难题对考生解决问题能力的考察。特别地，许多 Boss 中战，需要玩家观察并总结 Boss 的行动规律，找到敌人进攻或者防守时的破绽，尝试一些进攻或防守策略，利用技巧和策略，来击败 Boss，这对应着在考试中，需要考生在新鲜场景下，观察并发现规律，利用规律，制定、尝试并修正策略，从而攻克难题
5.4.3 特殊的游戏设计
5.4.3.1 证书与效期（可信度）
让学生在乎证书和效期，为之设计一个合情理的获得路径，并让旅途中充满挑战带来的快乐
证书就是不用回退再次考察的进展，在游戏中的证书效期的例子有：
- 《塞尔达传说：旷野之息》中，野外怪物会在 红月出现时，重新刷新重生
- 《艾尔登法环》中，除了精英怪、Boss外，杂兵会在玩家坐火后重生，重生可以让玩家刷经验和装备，不重生的精英怪和Boss可以改变游戏的节奏，以及让玩家有进度推进感
- 《艾尔登法环》中，对于不同的 Boss 战，对玩家实质性的进度保存有着很大的区别，例如，女武神的雾门就在重生点前，而满月女王的雾门需要玩家跑很远的路，很多地下墓穴的 Boss 雾门就设计在洞口附近，而坑道的Boss却要求玩家跑很远的路，即使是跑路，有的情境下敌人不会主动攻击，而有的情景下玩家需要反复吃苦（这一点和《新超级马力欧兄弟 U》中的 Boss 战一致，也就是 Boss 门前没有复活点，需要反复经过挑战）
- 《新超级马力欧兄弟 U》中，通过一个关卡后，关卡的证书在玩家未游戏结束是有效的，如果玩家想让关卡永久有效，需要通过在消耗所有命前，到达保存点
- 《新超级马力欧兄弟 U》中，到达中点旗帜后，相当于在本关卡内，前一部分的效期在玩家没有退去本关卡前都有效
- 《超级马力欧兄弟：惊奇》中，某些关卡区域，一旦通过，就有物理分区，防止玩家掉落或回退重新挑战，相当于为玩家颁布了证书
- 《艾尔登法环》中，Boss 的血量作为进度的表征，一般情况下，都会为玩家保留，而不会随着时间的流逝 Boss 回血，“女武神”玛莲妮亚的高难度，有一部分原因就是她的进攻会导致玩家进度的回退，也就是证书的保证期在女武神进攻导致回血前
- 《塞尔达传说：织梦岛》中，杂兵的保鲜期是玩家死亡前，而Boss被击杀后，就会彻底消失
- 在编程竞赛网站 AtCoder中，玩家的评级在前几场比赛中，属于估算值，也就是证书的可信度不高
- 在测试单词量的网站中，掌握单词数量评估是一个评价值，而测试者答得题目越多，可信度就越高
明确的课程结构就是地图和任务列表，证书和效期就是任务的完成进度，
可以借鉴的方式：
- 学生有证书，就可以跳过某些测试，提高进展效率
- 学生通过某些测试遍数越多，也就是刷经验，可以提高证书新鲜度
日常生活中，我们也常常遇到过类似的技能证书情景，但技能会因为不反复
- 我们颁布证书，明确证书的获得时间，以及学生技能的评级，由其他的机构来评价这个技能的效期
- 在游戏内部，我们自己来评价效期，也就是学生技能考察通关时间和通关水平，决定着效期，也决定着通关的难度
既要有技能评级分数值，又要有置信度
在英语学习的软件中，有明确的预估分数，以及这个分数的置信度，例如，托福的成绩，雅思成绩的预估
在高中数学学习软件中，有当下章的预估分数（也就是如果考卷都是这个区域的题目），以及整体分数的预估
给学生颁发证书，同时给出证书的颁布时间
再进行下一步的考证（license）之前，要对前置证书（permit）有所要求，比如，几周内的某个证书，如果没有，那么就要学生证明自己有足够的技能储备
在学生完成一个证书考察时，可以对相关的其他证书进行延期
某些证书如果反复被验证，可以颁发终生证书，例如，驾照
5.4.3.2 学习路径的软性指引
借鉴开放世界的路径多元化
在本书的讨论中，游戏特指电子游戏，也就是缺乏甚至没有与人交互的情景，没有现实世界的人来指导玩家如何游玩，是靠游戏内部的引导系统和任务列表系统来进行的。
那么在教学中，如果尽可能的摆脱对人力的依赖，那么从设计上，我们希望学生可以自主选择学习路径，但同时又能软性引导学生去恰当的区域练习。几个基本的原则：
- 要有通关测试，可以类比成 横版卷轴马力欧单个关卡 或 魂类游戏的 Boss
- 要有有助于学生完成通关测试的道具
- 获取道具的区域
在《艾尔登法环》中，游戏给玩家多种提高技能的方式，可以和大树守卫死磕几个小时，相当于做难题来硬拔式提高，也可以是RPG式的挑战杂兵，提高等级来提高容错率。即使题目的难度，玩家也可以有自主权，玩家可以召唤仿身泪滴来让难度减半，也可以脱掉护甲和她决斗，虽然从证书结果上，都是一致的，但玩家可以自主选择获得证书的路径。
多邻国的缺点是，过于线性，学生没有很好的选择路径的权利，虽然可以通过挑战自我，来提前解锁一定的区域，但这种方式有点过于机械
- 在初始状态下，我们默认学生所有技能值为TBD，在收集了学生的学习信息之后，我们开始对学生的技能值调整
- 玩家如果想进行boss战的挑战，需要获得Boss Key，也就是需要前置的任务解锁，在这里，如果玩家从未答题过，那么玩家就可以直接挑战Boss，但如果玩家在boss战中，发现前置技能未达标，那么玩家需要先解锁前置技能的达标
5.4.3.3 功劳和苦劳的平衡
这一点在前一节中，有很多深入的讨论，也就是提供苦劳奖励的价值，在学习过程中，学习进行大量的练习是学习的必要过程，一来题目的特征需要足够的样本来交叉验证，二来学生学习能力的孱弱，使得关键特征的熟稔需要足够的接触，也就是说，在识别和掌握某一关键特征时，不容易观察和领悟到其他关键特征，而随着更多样本的接触，前一个特征的识别形成了流畅的模块化，其他关键特征的识别才能被分配到更多的计算力，从而提高识别的概率。
从计算学的角度，样式识别对枯燥的同类样本反复尝试抽象总结，值得系统对其进行奖励。这也符合进化上的需要，那些反复出现的信号，更有可能是有价值潜意识处理的有利于生存的信息。
但苦劳的奖励如果过多，就会成为玩家的作弊行为，而挑战类型会更偏向于策略类的资源分配合理。
新增的idea
- 收集与合成，第一是给出明确的任务，第二是让人有尝试的动机，也就是一定的role-playing色彩
- 不要太严肃的列表和词汇翻译，而是随机的发现，以及模糊的理解，也就是增加一定的adventure色彩
- 道具是为了增加尝试的空间，也就是增加好奇心的推动力，是否这样的组合会带来全新的信息？
- 前期的简单铺垫是为了扭曲认知，是为了让后续的问题 felt 简单
- 好奇心，八卦心态，憋不住想知道一些事情
- 唾手可得让人无法放弃，更加 loss aversion，觉得是合理的精力投入
- 猎奇尝试，把玩心理：uAv
- 唾手可得，心智负担小：========–
- 逃避计算：u…v
- 赌博心态：……#…
- 务农心态：123456
- 弱化问题，降低难度的方式有哪些？
- Action-Skill 背景规则，高难度挑战，Accurate Choice
- RPG-Grind-Skill 降低难度，提供肝动力
- Luck
- Action-Skill 是为了解锁新知识，释放八卦压力，而成熟的不必要痛苦
- RPG-Skill 努力就要马上看到进展，提供情绪上的贪婪成就感
- 简单的问题，麻烦都无所谓，卡住才是真的闹心
- Anchor
- Availability
- 操作简单（心智负担低），带有随机（别太机械），八卦好奇心（铜鼓）
- chess, metal taxing 和 moba, a-rpg
- Action: 做出选择和记住词汇，新鲜感和实用性越强烈，越有好奇心
- RPG: 就是通过简单的操作，降低难度
- 恰当的阻力
已有方案的问题
- React 没有重点，重点不能反复练习
- 技能真的练好
- 捞干的，没有烦心的计算，额外的操劳
- 思路最难搞，所以我们只解决思路
- 成就感第一层
- 目标明确，服从即可
- 道具第二层，可尝试空间要多
- 操作简单第三层
- 八卦第四层
- 又臭又长的任务列表
基本原则
- 制造愿望，新的目标
- 制造惊喜
- 制造随机
制约
- 人口多了，才能生产满足需求的产品
- 满足人民的基本需求，人口才能多
- RPG 的两层关系，英雄与技能之间的关系
- 用技能才能击败宝可梦
- 拥有了宝可梦才能掌握某些技能
- 英雄：领域开创者，推动者，集大成者，获利者
- Power-up：和英雄在该领域的贡献相关
问题
- 如何降低难度
- 如何创造无尽的任务列表
- 如何营造随机
零散
- 又臭又长的任务列表
- 考试和参考分开