《阴阳师》御魂刷取模型分析
使用 Excel 模拟八岐大蛇副本第 10 层的御魂产出与配装成型成本
分析目标
本文的核心目标，是估算《阴阳师》中玩家在八岐大蛇副本第 10 层刷取目标御魂时，需要投入多少次副本尝试，才能获得满足目标配装要求的御魂，并进一步分析这种刷取成本是否符合该系统的成长节奏与数值设计目的。
为了回答这个问题，我使用 Excel 建立了一个基于概率抽样的模拟模型，对两类典型配装目标进行对比：一类是偏输出的破势配置，另一类是偏辅助的招财猫配置。通过模拟御魂掉落中的星级、位置、主属性与副属性随机性，我尝试将玩家在体感上“很肝”或“很看脸”的御魂刷取体验，转化为可以量化比较的数值结果。
这篇分析的重点并不只是说明模型如何运行，而是进一步讨论：当某种御魂配置的成型成本被拉高时，这种设计对玩家成长节奏、养成预期与留存体验意味着什么。
概述
《阴阳师》是由网易开发的一款回合制策略RPG。玩家通过收集并培养式神，组建队伍参与 PvE 与PvP 战斗。PvE 更加强调重复副本刷取带来的资源积累与角色成长，而 PvP 则更关注阵容搭配、配速与博弈。无论在哪一种模式中，御魂系统都是影响式神强度的核心成长模块之一。
每个式神最多可以装备六件御魂。御魂不仅提供主属性，还会随机生成副属性，并通过套装效果进一步影响式神定位。由于主属性、副属性与强化成长都具有显著随机性，御魂系统天然带有较强的概率波动。对于玩家来说，这意味着配装成型并不只取决于刷了多少次，还取决于每次掉落是否刚好落在目标属性组合上。对于数值策划来说，这种系统则承担着控制成长速度、拉开养成深度与延长长期目标的重要作用。
在这篇分析中，我聚焦于 PvE 中最典型的御魂来源之一，即八岐大蛇副本第 10 层。选择这一层的原因有两个。第一，它是一个较常见且具有代表性的 PvE 御魂刷取层数。第二，它的掉落规则与御魂等级概率相对清晰，适合作为数值模拟的输入基础。
为什么要分析八岐大蛇副本的御魂刷取
在《阴阳师》中，御魂可以通过活动、商店、奖励与副本等多种系统获得，但副本刷取仍然是最稳定、最可重复，也最能代表长期养成投入的一种方式。相比一次性奖励或限时活动，副本更能体现一个养成系统在常态化环境下的时间成本与成长节奏，因此也更适合用来做数值层面的分析。
在八岐大蛇副本中，每次掉落的御魂都包含多层随机性。首先由副本规则决定掉落的御魂等级，再随机决定御魂套装类型，之后根据位置抽取对应主属性，并生成若干副属性。若玩家继续强化御魂，还会面临额外的随机增益分配。因此，玩家体感上的“难刷”，其实并不只是单次掉落概率低，而是多个独立随机变量叠加之后导致的复合型低概率事件。
也正因为如此，单靠玩家经验很难准确判断一个目标配装究竟需要投入多少次副本刷取。把这种体感问题转换为概率模型，能够帮助我更清楚地回答以下几个问题：哪些配装更容易成型，哪些条件才是真正的瓶颈，以及当前系统对不同角色定位施加的成长压力是否相对合理。
在明确了御魂系统和大蛇刷取循环后，下一步就是把这种“随机性带来的不确定感”转化为可被模拟回答的具体问题。
研究问题
本次模型希望回答三个核心问题。
1. 完成两种不同类型式神的优化御魂套装，预期需要多少次大蛇副本刷取？
从玩家视角，这个问题对应的是投入预期。我会关心自己需要刷多久，才能把一个输出式神或辅助式神养到“至少能用”的程度，从而规划投入。
从数值策划视角，这个问题对应的是成长节奏控制。我希望评估不同配装目标是否会产生节奏合理的 PvE 成长曲线。
2. 在固定刷取预算下，每位式神达到最低可用标准的概率分别是多少？
从玩家视角，我希望知道在有限刷取次数内，哪位式神更容易先达到可用配置。若一种配置在有限预算下明显更难达成，我可能会优先放弃它。
从数值策划视角，我需要考虑的是不同角色定位之间的养成门槛是否平衡，是否会导致某些玩法路线天然更吃资源。
3. 随着刷取投入增加，不同配装的收益递减是如何出现的？
从玩家视角，我希望识别继续刷取御魂何时已经很难带来明显提升。若继续投入带来的边际提升已经非常小，我会开始质疑系统是否过于依赖运气。
从数值策划视角，收益递减是否出现得过早或过晚，会直接影响长期留存、日常活跃与养成满足感。我希望验证御魂刷取是否既有奖励感，又不会过度偏向“纯肝”。
为了有意义地回答这些问题，我首先需要明确模型要模拟的具体规则和限制，包括掉落概率、位置规则以及副属性生成规则。
需要建模的系统规则
大蛇副本层数选择
本设计工具只建模大蛇副本第 10 层。该层的御魂等级掉落概率文档较完整，并且也是常见的 PvE御魂刷取层数。
根据公开资料，第 10 层御魂等级掉落概率如下：
4星御魂：67%
5星御魂：30%
6星御魂：3%
这些概率构成了模拟中的第一个随机变量。
御魂套装范围
为了缩小范围并支持有意义的对比，我只建模两种指定御魂套装：
破势（Shadow），用于输出型式神配置
招财猫（Fortune Cat），用于辅助型式神配置
模拟会以所选套装类型为条件进行筛选。其他套装掉落会被视为与当前配装无关，并在评估中排除。也就是说，每次试验代表一次与当前分析目标对应套装的掉落事件。这样做能够让结果更集中地反映“同一定位下，一件御魂要满足目标条件有多难”。
一次模拟试验的定义
一次模拟试验代表一次目标御魂掉落事件。虽然实际一次副本可能掉落不止一件御魂，但为了让模型结构清晰，我把单次试验抽象为一次独立御魂生成过程。每一轮试验都会随机生成：
御魂等级
御魂位置
主属性
副属性组合
一次模拟试验并不是简单地随机生成一件御魂，而是包含属性生成与可用性筛选的连续过程。为了更直观地说明这一过程，我将其整理为下图所示的流程。
如图 1 所示，单次模拟试验内部并非一次单纯的随机掉落，而是由御魂等级、位置、主属性与副属性的连续生成，以及基于目标配装要求的逐层判定共同构成。后续模型正是以这一单次试验逻辑为基础，进一步重复执行多轮抽样并统计整体结果。
御魂结构规则
每个式神装备六件御魂，对应六个位置。
各位置主属性规则如下：
1号位主属性固定为攻击（ATK）
3号位主属性固定为防御（DEF）
5号位主属性固定为生命（HP）
2、4、6号位的主属性从对应位置的主属性池中随机生成。这些主属性池决定了某件御魂是否满足目标配装的主属性要求。
副属性与强化规则
御魂会随机生成若干副属性，不同副属性之间不可重复。由于副属性是从固定池中不放回抽样，因此其命中目标词条的概率并不是简单的独立叠加，而更接近超几何分布。这个特性会直接影响某件御魂在“主属性正确”的前提下，还能否进一步满足配装所要求的副属性数量。
根据御魂副属性页面，副属性类别共有11种，并从中随机抽取。这些规则决定了御魂在强化后的质量变化，因此必须以概率方式进行建模。
在系统规则明确后，我进一步收窄了范围，定义了两个具体配装目标，并给出了清晰的“可用性”标准。
配装定义与成型规则
为了回答前面提出的设计问题，我需要先明确：什么样的御魂算“可用”，以及什么样的配置算“成型”。
破势输出配置（Shadow Attacker Build）
主属性要求：
2号位：攻击加成（ATK Bonus）
4号位：攻击加成（ATK Bonus）
6号位：暴击（Crit）或暴击伤害（Crit DMG）
期望副属性：
暴击（Crit）
暴击伤害（Crit DMG）
攻击加成（ATK Bonus）
速度（SPD）
在本模型中，一件破势御魂只要满足其所在位置的主属性要求，并且拥有至少两条期望副属性，就会被判定为可用。
招财猫辅助配置（Fortune Cat Support Build）
主属性要求：
2号位：速度（SPD）
4号位：生命加成（HP Bonus）或效果抵抗（Effect RES）
6号位：生命加成（HP Bonus）
期望副属性：
速度（SPD）
生命加成（HP Bonus）
防御加成（DEF Bonus）
效果抵抗（Effect RES）
在本模型中，一件招财猫御魂只要满足其所在位置的主属性要求，并且拥有至少两条期望副属性，就会被判定为可用。
这些配装要求是基于常见PvE输出与辅助定位做出的简化建模假设，并不等同于严格意义上的版本Meta标准。
配装成型规则
当六件已装备御魂中至少有四件满足上述“可用”标准时，我将该配装视为成型。这个标准并不是高配标准，而是更接近中档 PvE 可投入使用的成型线。之所以采用这个标准，是因为它更适合分析常规玩家成长节奏，而不是少数高投入玩家追求完美毕业的极端情况。
模拟方法
建模思路预可视化（Pre-Vis）
我使用 Excel 建立了一个蒙特卡洛模拟模型。每一行代表一次独立的御魂掉落试验。模型会根据输入的概率池随机生成御魂属性，并用逻辑判断该掉落是否满足当前配装的可用标准。
其核心逻辑可以概括为：
简化假设
为了让模型在 Excel 中可操作，本次分析做了以下简化：
仅建模八岐大蛇第 10 层
每次试验只模拟一件目标御魂掉落
聚焦破势与招财猫两类典型配装
可用性标准采用“主属性正确 + 至少两条目标副属性”
配装成型标准采用“六件中至少四件可用”
不进一步模拟强化数值的具体滚点差异
这些简化使模型更适合分析“成型难度”和“养成节奏”，而不是还原游戏中所有复杂细节。
成功概率与期望值
每次御魂掉落可被建模为一次伯努利试验（Bernoulli trial），结果只有两种：可用或不可用。
单次掉落可用概率 p 由模拟直接估算：p = （可用掉落数量） / （总试验次数）
在 Excel 中可写为：
COUNTIF([该御魂掉落是否可用?], TRUE) / 总试验次数
由于副属性是从副属性池中进行不放回抽样，期望副属性命中的数量服从超几何分布（hypergeometric distribution）。这决定了一件御魂满足可用条件的概率结构。
单件可用御魂的预期刷取次数为：Expected Runs for One Viable Soul = 1 / p
若要估算在 N 次刷取内至少获得一件可用御魂的概率，则可写为：
P(success within N runs) = 1 - (1 - p)^N
这组公式可以帮助我把单次掉落成功率进一步转化为玩家更容易理解的“刷多久能出货”。
工具结构（Excel工作表）
概述
该设计工具分析《阴阳师》的御魂刷取系统，具体聚焦于大蛇第10层。工具的目标是估算两类式神定位获得可用御魂所需的刷取成本：使用破势的输出型式神，以及使用招财猫的辅助型式神。
在《阴阳师》中，每次御魂掉落都包含星级、位置、主属性与副属性等随机项。由于这些随机层级会直接影响配装成型，玩家或设计者仅凭直觉很难准确估算刷取成本。
该工具使用蒙特卡洛模拟来建模御魂生成过程，并根据预设配装要求判定可用性。通过模拟成千上万次御魂掉落，工具可以输出成功概率、预期刷取成本与成长趋势。
核心模拟工作表
工具中的核心工作表为 Shadow Simulation（破势模拟）与 Fortune Cat Simulation（招财猫模拟）。这两张表负责执行主要模拟并生成核心输出。
每一行代表一次来自大蛇第10层的模拟御魂掉落。模型会随机生成以下属性：
御魂星级
位置编号
基于位置主属性池生成的主属性
从副属性池中不重复抽样的4条副属性
工具随后通过两步分类逻辑进行评估。第一步，检查主属性是否满足该位置的配装要求。第二步，统计生成出的副属性中有多少条属于期望副属性列表。若期望副属性至少命中两条且主属性要求满足，则该御魂被分类为可用。
最终每次模拟掉落都会得到一个TRUE/FALSE的可用性结果。
基于这些结果，工作表会计算：
单次御魂掉落可用的概率
获得一件可用御魂所需的预期刷取次数
完成一整套六件御魂配置所需的预期刷取次数
随模拟次数增加的成功率变化趋势
此外，每张模拟表还包含一个Build Definition（配装定义）面板，用于汇总式神定位、御魂套装、主要功能、主属性要求、期望副属性以及可用性判定规则。这些面板同时起到文档说明作用，提升工具可读性。
其它工作表
Soul Inputs（御魂输入）
该工作表定义模拟使用的功能性输入参数，并包含若干关键输入表。
Grade Pool（星级池）：
定义模拟中包含的御魂星级。当前包含4星、5星与6星御魂，符合大蛇第10层的常见掉落结果。
Substat Pool（副属性池）：
定义御魂可能出现的全部副属性，包括 ATK、ATK Bonus、Crit、Crit DMG、SPD、HP、HP Bonus、DEF、DEF Bonus、Effect RES 与 Effect HIT。
Main Stat Pools by Slot（按位置划分的主属性池）：
定义各位置可能出现的主属性。该规则符合游戏机制，即1、3、5号位主属性固定，2、4、6号位主属性可从多个候选中随机生成。
Main Stat Requirements for Shadow and Fortune Cat（破势与招财猫主属性要求）：
定义每种配装所需的主属性，模拟会引用这些表判断生成御魂是否满足要求。
Desired Substat Lists（期望副属性列表）：
定义各套装在判定可用性时关注的副属性。
这些表构成了工具的功能性输入层。修改该工作表中的参数会自动更新模拟结果。
Summary Worksheet（汇总页）
该工作表汇总 Shadow Simulation 与 Fortune Cat Simulation 两张模拟表的结果。
它会计算两种御魂套装的累计成功率变化，并在同一张对比图（Soul Drop Comparison）中展示。该图用于可视化“随着模拟次数增加，获得可用御魂的估计概率如何趋于稳定”。
该工作表的重要性在于它支持输出型与辅助型配装难度的直接对比，能清楚显示哪种配置更快达到可用，以及哪一种需要更高的刷取投入。
当工具结构完成后，这些输出就可以被用来回答最初提出的刷取成本与成长节奏问题。
如何使用这个工具
当我调整配装要求并观察模拟结果时，这个电子表格可以用于分析刷取难度与成长后果，并回答以下问题：
1. 完成两种不同式神配装的优化御魂套装，预期需要多少次大蛇副本刷取？
查看Summary工作表中破势与招财猫的成功率数值。
该成功率表示单次御魂掉落为可用御魂的概率。
获得一件可用御魂的预期刷取次数可近似估算为：预期刷取次数 ≈ 1 ÷ 成功率
对比破势与招财猫的预期刷取次数，即可判断哪种配装需要更高刷取投入。
2. 在固定刷取预算下，每位式神达到最低可用属性的概率是多少？
使用Summary工作表中的累计成功率数值，观察概率如何随试验次数增加。
每次试验代表一次独立的单件御魂掉落。
可在特定试验次数（如100次或500次）处读取成功率，以估算该预算下获得可用御魂的概率。
对比破势与招财猫，评估哪种配装在有限时间内更容易达成。
3. 随着刷取投入增加，不同配装的收益递减如何出现？
观察Summary工作表中的Soul Drop Comparison对比图。
前期试验会带来较大的成功率提升，后期提升幅度会变小。
当曲线趋于平稳时，继续刷取带来的提升已经有限。
这有助于识别继续刷取何时已不太可能显著改善配装成型概率。
结果与初步结论
根据本次模拟结果，破势与招财猫在成型难度上表现出了非常明显的差异。
1. 单件可用御魂概率差异显著
模拟结果显示：
单件破势御魂可用概率约为 22%
单件招财猫御魂可用概率约为 77%
这意味着在本模型的判定标准下，招财猫目标御魂远比破势更容易成为“可用掉落”。
进一步换算后可得：
破势获得一件可用御魂，平均约需要 4 次刷取
招财猫获得一件可用御魂，平均约需要 1 次刷取
虽然这里的“1 次”本质上是一个四舍五入后的近似值，但它已经足够说明，在当前筛选条件下，招财猫几乎接近高频有效产出，而破势则明显更依赖重复尝试。
2. 配装成型成本存在明显分层
在“至少四件可用御魂视为成型”的标准下，模拟结果进一步显示：
破势的预期成型刷取次数约为 27 次
招财猫的预期成型刷取次数约为 8 次
从结果看，破势的成型成本大约是招财猫的 3 倍以上。这说明即便两类御魂配装都使用“主属性正确 + 至少两条目标副属性”的统一判定方式，输出型御魂配装依然承担了明显更高的养成门槛。
3. 成功率曲线的稳定区间不同
从曲线趋势来看，破势的成功率在前期波动较大，之后大约稳定在 22% 到 24% 区间附近。招财猫则在较短试验次数内迅速收敛，并长期稳定在 75% 到 78% 左右。
这说明两类御魂配装不仅最终成功率差异大，它们在玩家体感上的“出货稳定性”也不同。招财猫的刷取体验更容易在短时间内建立正反馈，而破势则更容易让玩家在前期经历连续波动与落空。
4. 真正拉开差距的，不只是副属性，而是“主属性门槛 + 副属性门槛”的叠加
从配装定义可以看出，破势在 2、4、6 号位上的主属性要求较集中，尤其 6 号位对暴击或暴击伤害的依赖，会大幅压缩合格样本空间。即使某件御魂副属性不错，只要主属性不对，也会被直接淘汰。相比之下，招财猫的主属性要求更宽松，且其目标副属性与辅助类御魂天然更容易重叠，因此整体成功率显著更高。
换句话说，这个结果并不是简单说明“输出词条更难刷”，而是在数值上反映出：输出型式神的条件组合更苛刻，导致其可用御魂的有效样本空间被大幅压缩。
从数值策划视角的讨论
1. 这套设计实际上在控制不同角色定位的成长速度
从结果来看，系统并没有把所有式神的养成门槛设计成同一水平，而是通过御魂筛选难度，把输出型式神的成长节奏压得更慢，把辅助型式神的成型节奏放得更快。
这类设计在数值层面是合理的。因为输出式神通常更直接影响战斗效率、通关速度与伤害上限，如果它们过快成型，可能会压缩 PvE 中期成长空间，也会降低玩家继续刷取御魂的需求。相反，让辅助型式神更快达到可用标准，则有助于玩家更早搭建起基础队伍框架，降低前中期阵容启动门槛。
也就是说，御魂系统在这里承担的并不只是“随机掉装备”的功能，而是在更深层次上参与了角色成长顺序的编排。
2. 高随机性带来了长期目标，也带来了明显的体感分化
从留存设计的角度看，输出型式神更高的成型成本确实能提供长期目标。玩家不会在短期内轻易毕业，这会延长养成链路，并为日常刷本提供持续动机。
但问题在于，当低概率事件由多重条件叠加形成时，玩家体感到的往往不是“有目标”，而是“没进度”。尤其对于输出型式神来说，如果多次刷取都没有明显提升，系统反馈会非常依赖运气而不是依赖投入本身。这种体验对于一部分愿意长期养成的玩家可能是可接受的，但对于希望看到稳定积累的玩家来说，会更容易引发疲劳。
因此，从数值策划角度看，这种设计的关键不只是概率高低，而是玩家是否能在低概率追求之外，持续获得某种可感知的进展反馈。若缺乏中间层奖励，系统就很容易从“长期目标”滑向“重复劳动”。
3. 八岐大蛇副本的价值，不只是产出御魂，而是承载日常活跃与养成节奏
若把八岐大蛇副本看作一个日常型资源副本，那么它的设计目标很可能不只是让玩家获得某件特定御魂，而是让玩家形成稳定刷取习惯，进而延长养成周期、维持活跃频率，并通过较高的不确定性维持长期投入理由。
从这个角度看，本次模拟结果是有解释力的：辅助型式神比较容易成型，因此玩家较早就能建立“刷本是有效的”这一认知；输出型式神更难毕业，因此刷本行为又不会太快失去意义。两者结合，形成了一个前期给反馈、后期拉时长的双层成长节奏。
这是一种很常见的数值设计思路：先让玩家进入系统，再让玩家留在系统里。
4. 如果由我进一步优化，我会优先考虑降低“无进展感”，而不是直接提高毕业概率
如果要对这套系统做优化，我不会优先直接提高输出型式神的毕业率，因为那会削弱长期养成深度，也可能影响后续内容消耗节奏。相比之下，我更倾向于补充中间层反馈机制，例如：
给长期刷取增加阶段性保底
对特定位置或主属性提供更可控的获取路径
增加“低于毕业但高于可用”的中间成长层级
让玩家在未出最优解时，也能感受到资源转化与进度积累
对数值策划来说，最理想的设计通常不是让玩家“很快毕业”，而是让玩家在毕业之前，始终觉得自己的投入仍然有意义。御魂系统如果只提供最终结果反馈，而不提供过程性正反馈，就会把体验过度交给概率波动。
如何解读模拟输出
这套工具的价值，不只是得出几个概率数字，而是帮助判断一个养成系统把难度放在了哪里。
如果单件可用概率很低，说明配装门槛可能集中在主属性或副属性命中条件上。
如果配装成型次数明显高于单件产出预期，说明系统在套装组合层面进一步放大了成长成本。如果累计成功率曲线前期波动很大、后期才收敛，说明玩家在前期更容易感受到运气主导体验。
如果两类御魂配装的曲线差异极大，说明不同定位角色的成长节奏可能被系统有意拉开了。
因此，这个模型并不是单纯为了回答“要刷多少次”，而是为了帮助我从结果反推：系统究竟通过哪些随机机制，在塑造玩家的成长体验。
本次分析的局限与下一步优化
本次模型已经能够回答基础的成型概率问题，但仍有几个可继续深化的方向。
首先，当前模型对强化数值滚点的处理仍然较粗略，更适合分析“可用”而非“毕业”。如果后续要更贴近高配魂装追求，可以把副属性强化分配也纳入模拟。
第二，本次结果还没有进一步换算为实际时间成本。如果补充单次副本平均耗时，就可以把“27 次刷取”与“8 次刷取”进一步转化为玩家需要投入的分钟数或小时数。对于数值策划岗位而言，这会让分析更贴近真实用户体验。
第三，这次只对比了破势与招财猫两类典型御魂。后续若扩展到更多套装类型、更多角色定位，模型就可以进一步用于比较不同成长路线之间的资源压力差异。
最终结论
通过这次模拟，我得出的核心结论是：在统一的“主属性正确 + 至少两条目标副属性”的判定标准下，《阴阳师》八岐大蛇副本第 10 层对不同魂装施加了明显不同的养成压力。辅助型招财猫配置具有更高的可用御魂产出率与更低的成型成本，而输出型破势配置则因为主属性与副属性条件叠加，呈现出显著更高的刷取门槛。
这说明御魂系统并不是一个平均分配成长难度的系统，而是通过概率结构主动调控不同角色定位的成型速度。对于数值策划来说，这种设计一方面有利于拉开长期养成深度，另一方面也要求系统提供足够的过程反馈，否则玩家很容易把成长阻力感知为单纯的“看脸”。
因此，这个模型对我来说不仅是一个 Excel 工具，更是一种把玩家体感转化为数值结构的分析方式。它帮助我从概率结果出发，反过来理解一个养成系统如何控制节奏、制造目标，并影响玩家对投入与回报的感受。
参考资料
Onmyoji Fandom Wiki，Collection / Illustration： https://onmyoji.fandom.com/wiki/Collection/Illustration#GL_Illustrations
Onmyoji Fandom Wiki，Soul（Stats / Positions / Sub Stats）： https://onmyoji.fandom.com/wiki/Soul#Stats
Onmyoji Fandom Wiki，Soul Zones: Orochi： https://onmyoji.fandom.com/wiki/Soul_Zones#Orochi
Onmyoji Fandom Wiki，Soul List： https://onmyoji.fandom.com/wiki/Soul/List
Comments