fill_mode怎么选：全量填充与动态补位的适用场景

fill_mode只有两个值，但选错模式的代价会以留存数据的形式滞后两到三周出现：full用太久，玩家发现自己永远在和AI打牌，7日留存塌方；dynamic用太早，匹配池撑不住，匹配成功率回落到接入前水平。结论先行：上线首周用full锚定体验，DAU进入爬坡期立即切dynamic。

两个模式的语义必须先对齐：full是全量填充，牌桌空位全部由AI占满，匹配等待被压到秒级；dynamic是动态补位，真人在场时AI自动让位离桌，AI只负责补足缺口。行为差异的背后是产品哲学差异：full卖体验，dynamic养生态。语义对齐是团队内不吵架的前提——很多争论其实是把两个模式当成了两个目标。

full模式的价值是把匹配成功率在一夜之间锚定到85%以上，让上线首周的每一个玩家都秒进牌桌、同桌像人。冷启动窗口只有一次，首周的口碑基本盘值得用接近100%的AI占比去换。锚定体验就是锚定应用商店与熟人推荐两条增长通道的初始评分。

full的适用边界同样明确：DAU低于5,000的时期，或新玩法上线的头几天。一旦真人密度上来还继续full，AI会持续挤占本可以配对成功的真人对局，玩家感知会从有人陪我玩滑向全是机器人。边界的判断只看真人密度，不看成本，也不看运营偏好。

dynamic模式的核心机制是真人在场AI让位：匹配队列里出现真人时，已坐桌的AI自动退出、由真人顶替，AI永远只补缺口不当主角。这个机制是渐进撤出策略的日常形态，也是AI填充不反噬真人生态的关键。没有让位机制的填充，做得越像人，对真人生态的伤害越大。

让位要有节流阀，否则会出新问题：真人密集涌入的时段，AI被大量替换出去，牌桌出现坐两走一的波动体验。robot_ratio_target就是这个节流阀——设定目标AI占比下限，低于下限时暂停让位，优先保牌桌完整性。节流阀的阈值按时段配置，高峰期与深夜不应使用同一组数值。

robot_ratio_target的取值跟随DAU走，经验值是三档：DAU低于1万给0.5，1万到3万给0.35，3万以上给0.2并逐步向0.05收敛。它是目标值不是硬上限，调度层会围绕它动态微调，运营只需要按周复盘修正。三档只是起点，最终数值要由本产品的完局率与再来一局率校准。

配置逻辑背后的原则：AI占比是真人密度的函数，不是运营偏好的函数。把三档数值写成随DAU自动下调的策略，比每次手动改参数更稳，也更容易通过审计回放解释每一次占比变化。自动化还有一层好处：它让占比曲线在复盘中天然可解释、可举证。

// full：冷启动首周，AI占满空位，锚定匹配成功率85%+
POST /v1/games/scmj/sessions
{ "robots": 3, "fill_mode": "full", "difficulty": "human-like", "emotion": "enabled" }

// dynamic：DAU爬坡期，真人在场AI让位，AI占比围绕0.35波动
{ "robots": 2, "fill_mode": "dynamic", "robot_ratio_target": 0.35,
  "difficulty": "human-like", "emotion": "enabled" }

模式选错很少立刻报警，症状总是先出现在体验侧、再滞后两到三周显现在留存侧。以下三个典型表现来自我们处理过的接入复盘，建议上线后每周对照自查一次，出现任意一条就检查fill_mode与目标占比是否匹配当前DAU阶段。

• 高峰期等待低于3秒但再来一局率下降：full用过头的信号，真人被AI挡在桌外
• 高峰时段等待回升到30秒以上、匹配成功率跌破75%：dynamic开太早，密度撑不住
• 客服收到全是机器人类反馈增多而匹配数据正常：ratio未随DAU下调，AI占比滞后