事实上，许多游戏只是游戏规则而已。

撰文：MemeConscious

翻译：MetaCat

游戏与规则同义。事实上，许多游戏只是游戏规则而已。通过改变规则进行的游戏似乎充满矛盾，但正是这种矛盾造就了一种有趣且具有潜在吸引力的游戏机制。在这里，我们将探索规则制定这一原始玩法，重点介绍这种模式独有的设计原则以及我们如何使用我们的游戏 Gnomik 来探索它。

动机

Gnomik 的灵感直接来源于 Nomic，这是哲学家 Peter Suber 于 1982 年创作的一款游戏，玩家可以提出并投票决定自己设计的规则和规则修改。

Suber 打算将 Nomic 打造成「自我修正悖论」的玩具模型，即当规则被设置为允许自我修改时出现的问题。他主要感兴趣的是这个悖论对宪法意味着什么，但他的思想实验，同样适用于可组合的自治世界对通常由固定、离散规则集指导的游戏设计原则提出的挑战。

自主世界允许游戏世界开放互操作。这意味着任何特定游戏都有可能连接到一组新规则。规则制定作为游戏玩法，是一种非常适合试验这种可供性的机制，因为它鼓励玩家设计扩展游戏规则，以便继续提供吸引玩家继续参与所需的紧张感和新颖性。具有开放规则集的可组合世界，很容易变得不可预测并让其居民感到沮丧。将规则制定作为世界游戏循环的核心部分可以防止这种情况发生，因为规则更改不那么随意，更符合玩家的兴趣。试验这个原语实际上是试验什么样的设计条件可以维持最小可行游戏世界，或者有足够的理由继续玩游戏。

机制

这种可行的规则制定系统既，需要一个简单的基础游戏，让玩家尝试新规则，也需要一定的规则添加速度，以保持玩家的乐趣。Gnomik 的机制就是在考虑到这些矛盾的情况下开发的。

通过从由简单规则矩阵组成的最小可行游戏世界开始，Gnomik 可以适应玩家在其最初有限的规则集内修改和添加规则，以及修改和添加与游戏最初部署时完全无法识别的游戏路径。

Gnomik 世界实例被部署为点击游戏，用户按下按钮获取资源，然后可以花费这些资源作为成本来获取其他资源。由于生产和消耗资源的模板是自相似的，因此它由一个系统控制，即「行动系统」。

规则是通过使用两种特殊资源来修改或添加的：「小规则火花」资源，它使玩家能够根据行动系统的模板结构修改资源生产的内部机制，以及「大规则火花」，它使玩家能够向世界添加外部智能合约系统。

合约

行动系统处理格式良好的本地规则，这些规则均遵循以下形式：

• Name：函数的唯一名称。
• Cost1：第一个资源成本的值。
• Cost2：第二个资源成本的值。如果没有第二个资源成本，则设置为零。
• Target：如果函数的目标是调用者则为 True，如果目标是在调用时输入则为 false。
• ResultAmount：要改变的资源数量。
• CostResource1：所需资源的类型 Cost1。
• CostResource2：所需资源的类型 Cost2，若不存在则为空字符串。
• CostFunction：应用成本计算的函数名称。目前支持：「add」、「sub」、「mul」和「div」。
• ResultResource：要应用 的受影响资源的 ResultFunction 名称 ResultAmount。
• ResultFunction：应用成本计算的函数名称。目前支持：「add」、「sub」、「mul」和「div」。
• ResultType：要更改的受影响资源的类型。目前支持「资源」和「费率」。

每种资源都有静态资源量和不断更新的费率。每次在合约调用中引用该资源时，玩家资源的费率都会延迟更新。考虑以下两个规则：

采集功能无需任何费用，只需单击按钮即可生成一个蘑菇资源。食用功能需要用户花费 10 个蘑菇，从而将蘑菇率提高 1。通过在规则中引用资源，即可将其添加到游戏中。在添加新规则时引用的任何以前未注册的资源都会自动在单个资源表中创建新的引用，从而使 Gnomik 能够在这个定义明确的资源经济中动态创建和处理新功能和新资源类型。

应用

Gnomik 的简单架构（可以说更接近于游戏引擎而不是实际游戏）鼓励玩家实例化具有不同规则配置的世界的新实例。它的主要应用是作为玩家实验的催化剂。他们通过游戏得出的许多规则集可以构成未来设计原语的基础，类似于我们在此处概述的设计原语。Gnomik 的迭代还可以作为更复杂的治理模拟器的基础（这是现有以规则添加为中心的区块链实验的共同主题），这与 Suber 的原始游戏的精神相呼应。

扩展

虽然 MUD 支持在链层添加新 System 和 Table，但仍需努力在中间件和 UI/UX 层部署后实现无缝集成。这可能涉及规则创建者将自己的可视化和交互组件与他们添加的规则集成在一起。

向 Lesser Rule Sparks 添加钩子是扩展 Gnomik 叙事结构并尊重其初始规则集的另一种方法。这将允许在初始结构中添加规则，并为执行这些规则添加额外的前置条件和后置条件，例如，需要拥有外部 NFT 才能获取特定资源或执行导致挖掘 NFT 的操作。

行动系统可以进一步抽象，以支持更多可能的动作配置，例如，增加成本资源的数量，并开放成本函数以适应任意资源操作的计算。