从零开始的阿拉德战记 手游策划评DNF手游

前言

(安装好游戏后进入需额外下载400多MB的数据包)

10月18日，这款由neople本家开发《地下城与勇士：魂》(以下简称DNF:S)在韩迎来了为期4天的封闭性测试，笔者虽不懂韩文，但还是饶有兴致地赶紧下载体验了一番，游戏需要谷歌框架但并不需要vpn。

(手上一团奇怪的马赛克，貌似是模拟器的问题…)

进入游戏

创建角色界面非常好的延续了端游的风格，角色立绘也都是更加精细的重新绘制，共有四个职业可供选择(男鬼剑士，正太法师，女神枪手，和女格斗)，每个职业拥有两个转职(剑魂/狂战士，冰洁/元素，枪炮/机械，气功/街霸)，看起来neople针对手游在转职种类的筛选上，更注重突出职业的特色，建好人物之后，开始一段剧情动画。之后便进入新手教程。

(赫尔德看来会是本作中的关键人物)

谈到画面

哦忘记说了本作的关键词“3D”。DNF:S中的角色和敌人及部分技能特效均采用了3D建模，场景和地图中的障碍仍然是2D的，角色的建模做的还算不错，但并不是十分的精细，估计是出于机能和流畅性的考虑吧，(人物的3D模型还算饱满，怪物的模型就单薄的令人心痛了)不得不说，即便是3D的角色和怪物，也能做到不逊色端游的动作流畅效果十分令人愉悦，反而相比起2D的图片序列帧来，3D的角色能做出来更多更细致的动作。

(光影效果不足，角色在图中的感觉非常突兀，后续版本中应该会强化)

(放大后的图片后的狗牙马赛克，手机上的画面其实很精致，这锅模拟器背定了)

关于战斗

如多数人所担心的，2D至3D的转变，键盘到触屏的操作，是否会牺牲原本流畅的操作，答案是，前者没有，后者mdzz…..

虽然是3d，但是很有原版DNF的感觉，畅快的打击感，各种浮空连段，熟悉的技能，都在这款游戏中得到了良好的再现和进化，此外还添加了魂技(大招暂定名)，取消了跳跃键，副本内杀怪不会出现掉落，更符合手游的操作和节奏。

但是…..过多的技能键…玩家在操作时自然很容易误点，这点着实是个很难优化的缺陷，顺带一提，关卡通关之后就会开启自动战斗功能，AI的操作很骚很浪。

(技能键足有6个之多..还那么袖珍…简直野路子)

(15级就可以掌握幻影剑舞…excuse me?)

(还是浮空连携杀敌最有成就感)

(转职后形象会变化)

再看界面

DNF:S的界面在高度还原端游风格的同时，很好的契合手机游戏的操作习惯。将原本复杂的界面简单化，更添加了方便的自动前往任务功能。

(很清爽的主界面，熟悉的房间，可惜npc没有语音)

(最初的艾尔文防线)

(熟悉的不能再熟悉的翻牌界面)

(令人怀念的选关界面，副本名字都能叫上来吗)

(快速访问npc功能)

(手残福音，可以花钱购买各种buff)

(膜拜红神，怕了怕了)

说起装备

本作中，装备变成固定职业只能穿戴固定种类的装备，且所有装备都无法交易，只能用来出售或分解，装备分解后获得各色小晶块，用于装备的强化和进阶，玩家的装备可以通过强化来提升攻击，通过进阶提升基础等级，所以喜欢的装备完全可以放心强化。

(不管怎么看都是3D的模型感觉更赞啊)

(+10以后不知会不会碎啊，强化你怕了吗)

至于加点

玩家每升1级给一定的sp，可以用于点主动技能和被动ex技能，加点完全可以随心所欲，因为是免费洗点(不知是否是封闭测试的原因)毕竟可以使用的技能只有6种，所以挑6个最喜欢的加满没错。

(技能整体大洗牌，听说气功35级可以学习念气炮?)

(令人怀念的ex被动，受身蹲伏50sp?这不是蹲伏的sp消耗么…)

其它关注点：

组队系统

约上好友组队下本刷怪，这可是当年dnf的特色。早年版本，面对着那些前期强力的怪物，真不想把这游戏当作单机来玩，就算没有好友，那满大街的“20000金币带暗黑”..”8000金币带烈焰格拉卡”..不情愿也要和他们肮脏的py交♂易…..

可惜……

目前并没有发现有组队的功能

(满大街的玩家，相信之后的版本里会开放组队)

体力系统

疲劳值的设定….没错…这款DNF:S冒天下手游之大不韪，完整的继承了端游的原汁原味，摒弃了市面上普遍手游的体力设定，每天给你160点疲劳，刷完算完;不过加好友之后，好友每刷一图，便会得到1点疲劳，不过只能加30个好友，聊胜于无

(加了一堆好友等待申请，却没人回加我….)

时装系统

和未知的组队系统不同，时装系统倒是实装的，能看到时装的界面。想想3D的角色，看来很快就可以上演一起暖暖环游阿拉德的场面了

(这货就应该是时装了)

结语：总之，作为一款DNF的手游，neople着实已经为玩家提交了一份满意的答卷，除了在情怀上还原大转移之前的DNF上下了诸多功夫外，在画面和战斗上也尽可能向端游靠拢。尽管细节和功能上还有许多需要优化和完善的地方，毕竟这才是第一次封闭性测试，有理由期待在之后的开放性测试中会给玩家呈现出更好的和更完善的DNF。

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