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研究命题（00-plan）：验证并打磨《围猎》联机纯音频体验——不是逻辑能跑通， 而是真人玩起来是什么体验、愿不愿意再来一局。 设施 web/harness/hunt-sim/（可复用，零依赖）： - arena.mjs 编排器：起真实服务器（随机端口+临时数据目录隔离），10 个拟人客户端 经真实 WS 同时在线，错峰组队、真实时长对局、局间状态跨轮维护 - sim-client.mjs：game.js 行为移植（协议+手势路由+R1-R8 音频调度逐字节对齐）， 产出「玩家耳朵听到什么」的感知时间线（语音全文/loop 方位音量档/喊话/震动） - brain.mjs：人设大脑——察觉延迟/前后判读（以真值为条件的正确率模型）/掩蔽放大/ 冷却乱滑/技能囤积/呼喊倾向/分心断网，全部随机判定用按实体 id 哈希的独立抽签 （mulberry32 流会被刷怪座位轮转结构带偏，实测造成系统性镜像反转，已证伪） - recorder.mjs：每人每局 events.jsonl 全量 + percept.md 感知转写 + 对局速览 研究档案 research/hunt-sim/： - players/：10 人配置（LLM 亲笔）+策略自述+逐局去留决策+人设终评+退游者重访 - rounds/：v1 三轮（R0 教学+R1/R2 真人快速）+ v2 复测两轮，共 48 局全记录 - analysis/01-04：数值曲线/音频信息设计/协作社交/上手留存四视角报告 - synthesis.md（S1-S9 裁定）、metrics.md/metrics-v2.md（两版对比总账）、report.md（总报告） v1 核心发现：10 人 3 轮 28 局 100% 胜率 26S/营地零损耗；击杀垄断（专家单人 30/39）； 呼喊 3 次/28 局应答 0；N/S 前后判读仅 63/69% 可命中；四种退游死因 （失衡/社交真空/交互摩擦/观光无聊）→ 详见 report.md
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P05 独狼 · 策略自述
这游戏本质上是个单人节奏游戏，只是多了几段背景音。8 方位、2.5 秒出手冷却、8 秒旋风斩、熊 -2 耐久——规则就这么多，剩下的全是执行。Bot 队友的喊话我当环境音处理，不是不合群，是信噪比问题：他们嘴里报的东西我自己的耳朵也能拿到，而且更快。
打法：脑子里挂一张八方位表，远处嚎叫一响先记位点，等脚步进内圈再出手，冷却没转好绝不空滑——每一次无效滑动都是 DPS 损失。熊优先，-2 耐久是硬账。旋风斩不囤也不乱交：身边攒到三只、或者它转好时正好有东西贴脸，才放。呼喊支援那个键？这游戏允许我不用，这点设计挺懂事。目标只有一个：个人输出拉满，结算屏上评级 S。
最担心的是前后判位。N 和 S 声像都在正中，全靠那点发闷去分辨，这是全游戏唯一我控制不了的随机数。要是连续误判被掏营地，我会不爽，但那算设计问题，不算我的问题。
什么情况下不想玩：后期波次如果强制依赖呼喊、bot 不来补位就必输，那就是逼我社交，卸载。还有，谁在结算界面想跟我聊刚才那波，我当没听见。