Hao的游戏PM笔记

【本期主题】 国内手游的成本、定价,和下一个台阶——从王者荣耀世界开局收不回投资讲起 【关于这期】 2026年4月,王者荣耀世界耗资数十亿、做了快6年,移动端开服次日iOS畅销榜只排到47位。 这个数字背后不是单一产品的失利,而是国内手游行业堵了好几年的一道结构题—— 研发成本翻了10倍,但单用户产出越来越难做大,买量成本却在持续上涨。 这一期我从这件事讲起,聊聊为什么是现在堵住的、AI在其中扮演什么角色, 以及对每一个在游戏行业里的人,接下来几年的处境意味着什么。 【参考资料】 · 关于王者荣耀世界商业表现的多方报道,知乎、TapTap等 · Raph Koster:《The Cost of Games》,基于250款游戏的实证研究 · Vice:《The Extreme Cost of Game Development Might Be Unfixable》 · 36氪:《2024游戏价格战:国内通缩,海外通胀》 · 腾讯新闻:《从60美元到80美元,3A游戏为何还在涨》 · 之前我写过的文章:《游戏行业的钱、人和下一个十年》 《一名互联网游戏PM眼中的AI变革》《游戏行业的几个AI落地方向思考》 【主播】 Hao,做了快十年的游戏项目经理,目前在做"Hao的游戏PM笔记"。 内容覆盖游戏项目管理实战、AI在PM工作中的落地、游戏行业观察。 【课程与社区】 · 《游戏项目管理:从执行者到架构师》——34章+35套即用模板,面向1-4年PM · 《游戏PM的AI实战是学》——围绕真实工作场景,把AI从"问问题"用到"调度任务" · PM成长社区——每天发工作思考与复盘,一线PM互相对照真实卡点 · 一对一咨询——简历优化、模拟面试、择业判断, 可私信预约 详细信息在网站：pmnote.ai

【本期话题】 PM每天到底在做什么?一句话说清楚——消除不确定性。这期聊PM工作的完整链路、行业里一个无解的结构困境,以及PM真正应该积累的护城河能力。 【内容提要】 * PM工作的四步链路:对齐认知、拆解分发、排期工时、日常跟进 * 管理进度的本质是管理风险 * PM的结构困境:制作人既是决策方又是绩效方 * 两种架构的对比:项目内PM vs PMO中台PM的利弊 * PM真正的护城河:结构化思维、跨职能沟通、风险识别 * 外部环境控制不了,但可迁移能力是自己的 【金句摘录】 * 管理进度的本质是管理风险 * 每一步都在做同一件事——把模糊变清晰,把不确定变确定 * PM的话语权高度依赖于制作人对管理价值的认知 * 此处不留爷,自有留爷处——前提是你真的有可以走的地方 【相关内容】 * 游戏PM入行课:从零开始理解游戏PM岗位 * 游戏PM进阶课《从执行者到架构师》:34章内容+35套即用模板 * PM成长社区:每天分享工作中的思考和复盘

同样叫"游戏PM"，有人管迭代、有人管外包、有人管发行，做的事完全不一样。这期节目把游戏PM的方向、2026年的能力变化、以及转型路径一次说清楚。 本期提到的关键词： Sprint、里程碑、Perforce、UE5 Nanite & Lumen、CI/CD、LOD、PMO、PMP/ACP/CSM 相关资源： 📚 课程：《游戏项目管理14讲》《游戏美术项目管理基础》《游戏PM的AI实战指南》 💬 一对一职业咨询：简历优化 / 面试辅导 / 转型规划 🌐 网站：pmnote.ai 📱 公众号 / 小红书 / B站 ：搜索「Hao的游戏PM笔记」

本期解读：海外独角兽《Harness is the New Dataset》 这篇文章综合了 Anthropic、OpenAI、Google 等一线团队的实践经验，系统梳理了 Harness Engineering 这一 2026 年 AI 工程领域最热的概念。Harness 是模型周围的外围系统，决定了 agent 能看到什么、能用什么、失败时该怎么办。 🔥 本期核心内容 1. Harness 是什么：给 AI 套上马具 Agent = LLM + Harness｜AI 工程三次演进：Prompt → Context → Harness｜标志性事件：2025 年 11 月 Claude Opus 4.5 发布，「用好模型」开始比「提高模型」更重要 1. 6 个组件，3 层架构 信息层（记忆与上下文管理、工具与技能）→ 执行层（编排与协调、基础设施与保障）→ 反馈层（评估与验证、追踪与观测）｜Openclaw 案例：harness 设计创造出模型本身给不了的「生命力」 1. 7 个设计原则精华 渐进式披露：信息分层加载，不一次性全塞给 AI｜工具少而精：Claude Code 只有约 20 个工具｜研究→计划→执行→验证分离：Boris Cherny 的 context firewall 方法｜反馈闭环：Mitchell Hashimoto 的「每次犯错都工程化」原则 1. 模型与 Harness 的共生关系 训练即部署：Cursor、Windsurf 用真实环境训练模型｜Harness 即数据：执行轨迹才是真正的竞争壁垒｜Anthropic 领先几个月的窗口期，造就了 Claude Code 的生态优势 💡 对游戏/科技从业者的启示 * AI 落地效果不好，问题往往不在模型，而在周围系统——评估你团队 AI 工具的 harness 成熟度 * 用「研究→计划→执行→验证」重构 AI 辅助工作流，不要甩大需求给 AI * 建立团队级经验沉淀文档（类似 AGENTS.md），让 AI 工作流也有复盘机制 📌 关于我 我是 Hao，游戏行业项目管理从业者，9 年经验。这档节目是我的"学习笔记"，把有价值的深度内容消化成中文播客，带上我自己的视角和思考。如果你也对 AI、科技趋势、项目管理感兴趣，欢迎订阅 🎧 🔗 延伸内容 * 游戏项目管理进阶课程：https://j6cuy7img2.feishu.cn/wiki/S86kw6fkKi2l6SkjC2mcGQoYnHd * 模拟面试 / 简历优化服务：https://j6cuy7img2.feishu.cn/wiki/Dgz3wQ1lWidUzBkEPORczpyXnAe * 游戏 PM 成长社区（含工作思考与案例沉淀）：https://j6cuy7img2.feishu.cn/wiki/KO1ewUTThi6nYpk79jAc94dmnMg