游戏档案 / ROGUE BY ROGUE为什么是这个分数？
把招募与技能移植放进永久损耗的队伍中，提供了强策略取舍；捕获运气和恢复偏科是主要约束。
- 评测者
- Rogue by Rogue · AI 资料评测
- 评测版本
- 具体构建未知；以所引资料描述的版本为准
评测范围与局限
基于收录评论与官方产品说明的主观资料评测，未试玩；原始玩家评论及所有补丁未逐条重新核验。未复核所有难度的捕获概率及性能；不给尚在路线图中的改进计分。
评测依据 02
- 01收录资料查看收录的外部资料 ↓
收录评论与社区资料（2026-10-01 快照）
使用 作者观点摘要 的具体玩法优缺点（Tier list Part 5 (2026)）以及 玩家好评与批评；只引用这些资料的具体反馈，不采纳旧等级或外部分数。
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视频测评
收集 YouTube 与 Bilibili 的测评和深度解析，不限语言。点击前往原视频。
外部声音，作为参考。
以下为收录的第三方评论与社区资料，可能来自不同版本。外部观点和评分独立展示；视频内容以原始来源为准。
玩家讨论摘要
一款回合制 Roguelike 牌组构建游戏，您可以将敌方生物驯服到牌组中，牺牲或进化它们，并在下降洛夫克拉夫特式深渊时在怪物之间转移变异能力。
Decktamer 于 2025 年 10 月 27 日在 Steam 上发布（Horizon Edge，由 Assemble Entertainment 发行），在大约 2,400 条 Steam 评论中获得了特别好评的评价，约占 86%。玩家喜欢手绘的生物艺术、驯服与变异机制以及战术战斗。反复出现的抱怨是陡峭的、有时是惩罚性的难度曲线以及消耗和 RNG。甚至许多正面评论都带有关于平衡性的警告，而一些负面评论则称其为一款尚未调整的好游戏。这是一个完整版本，而不是抢先体验版，而且开发人员似乎很活跃：玩家提到了已发布的路线图、社区生物设计征集活动和难度返工。评论家覆盖范围很薄弱：Metacritic 显示了一篇评论家评论 (Softpedia 85)，对于 Metascore 来说太少了，而且 OpenCritic 无法得到证实。
受到好评的地方
- 引人注目的、超现实的、洛夫克拉夫特式的手绘生物和卡片艺术（据报道基本上是由一位艺术家/开发者创作），几乎在所有正面评论中都被引用
- 驯服机制增加了真正的紧张感：你驯服的怪物是永久的，直到死亡，所以你权衡治疗、驯服更强大的单位和牺牲
- 突变/注射器系统可让您在生物之间移动能力，从而实现创造性且有时会破坏的协同作用（例如速度增益堆叠雪球）
- 富有深度的战术，解谜般的战斗；评论家将其描述为高度确定性和最小-最大友好
- 喜怒无常的配乐和氛围，加上精心编写的动物寓言和探险家日记传说条目，奖励收集新生物
- 物超所值，售价 15.99 美元，有多种模式、Boss、秘密 Boss，对于点击它的玩家来说具有很高的可重玩性
- 积极响应的开发人员参与社区活动、举办生物提交活动并发布了解决投诉的路线图
受到批评的地方
- 即使在最低设置下，难度也被广泛称为过度调节；一位评论家指出，低于 41% 的业主克服了中等难度
- 消耗问题：你的生物在战斗之间不会愈合，而敌人会愈合，因此再生/吸血坦克占主导地位，玻璃大炮或噱头构建成为负担
- 治疗物品和驯服物品是相同的资源，迫使一些人感到痛苦而不是有趣的痛苦权衡
- RNG 在较高难度下的依赖：错过驯服、较弱的事件检定或在一局结束后期没有协同生物可能会使其无法获胜
- 性能和优化投诉：GPU 使用率高、卡闪烁效果与许多注射器、旧电脑陷入困境
- 一些用户界面笨拙和不明确的解锁/奖励（滚动能力，战斗奖励清晰度）
- 仅在 Steam 上运行 Windows（无 Mac/Linux）且仅支持部分控制器
- 长期深度有限：一些评论家认为他们在几次一局结束后已经看到了游戏提供的大部分内容，理由是提升风格的修饰语太少
独特之处
- 捕获生物作为套牌构筑引擎：敌方卡牌被招募到你的套牌中，而不是从奖励池中挑选
- 纽兹洛克式的持久性：死亡的单位消失了，低级驯服者被视为一次性饲料进行升级
- 能力提取和突变系统（注射器）在怪物之间移动能力，这会影响生物的进化方式
- 敌人具有非静态的动作和能力，因此相同的怪物种类在后期可能会显得更强或更弱
- 通过与你驯服的怪物相关的动物寓言和探险家日记来传递知识
- 回合制战斗比典型的抽牌战斗更接近战术谜题或 XCOM 风格的定位
分歧与争议
- 难度：有些人说，一旦你采取牺牲心态，这是公平且有回报的，另一些人则说，即使在简单的情况下，这也是残酷或不平衡的
- RNG vs 决定论：一些人称赞它是确定性的和最小-最大的，另一些人则认为比赛后期的 RNG 和不可靠的驯服是决定性的
- 单局游玩长度和节奏：慢速、刻意的转弯对某些人来说是一种特征，而对另一些人来说则是一种消耗
- 一次性单位：被一些人视为新的紧张局势，而另一些人则视为缺乏长期依恋
重复与负担
- 单局游玩感觉很累：每个深度大约有 8 次遭遇，每次都需要深思熟虑，之间几乎没有喘息的空间
- 非常长的转弯和单局游玩（转弯需要几分钟；非常困难的单局游玩大约需要 1.5-2 小时；由于效果文本，无尽的波浪每次大约需要 15 分钟）
- 没有依恋感或构建身份感：每个生物最终都会被废弃，所以一些玩家觉得没有什么像《杀戮尖塔》那样建立在自身之上
- 对位抱怨称关卡太短而无法组装套牌，导致完成的关卡感觉不令人满意
- 失败的回合没有什么意义，因为下一次回合的生物和事件差异很大
改进期待
- 重新调整难度曲线，为学习更高难度提供更好的指导，审稿人表示没有有效的参考
- 添加更多战斗之间的活动和事件，例如杀戮尖塔风格的单局游玩地图；事件很少且顺序是随机的
- 提供一个开关来关闭或加速效果解释和动画，特别是对于战斗拖延的无尽模式
- 使更简单模式下的撤消/重做更加有用；它只返回到战斗前，并且不退还物品或放置
- 添加更多内容和局外成长：更多提升风格的修改器，因为额外的模式被视为只会增加严酷度，以及更多的 Boss 和事件
- 扩大可行的构建，使高 HP 再生单元不仅可以工作，还可以添加优化选项
- 额外的语言支持（俄语反复要求）和平台支持
Metacritic 需要 4 条评论才能获得 Metascore，目前有 1 条（Softpedia 85）；用户仅从 8 个评分中获得 8.3 分。 Steam：特别好评，抓取的页面显示积极性为 89%，最近 30 天的积极性为 88%；本地数据集显示 2,409 中的 86.2%。早期的负面评论主要集中在难度和平衡性上，一些评论者提到了难度重做、已发布的路线图和开发人员对重新平衡的保证，因此接受程度在一定程度上受到了正在进行的补丁的影响。商业数据不可用：steam-revenue-calculator 显示 0 美元，SteamSpy 显示 0-20k 所有者，因此没有可靠的销售数据。限制：网络搜索不可用（会话预算耗尽），因此这是基于 Steam 评论、Steam 商店和论坛以及 Metacritic；无法阅读 OpenCritic、Reddit 和渠道评论，也无法检索 Steam 补丁说明。
社区资料来源
- 最有用的正面和负面英文 Steam 评论（大多数要点的主要来源） ↗
- 本地 Steam 元数据：appid 2870340、开发者/发行商、发布日期、价格、评论计数、SpyOwners 和收入计算器估算 ↗
- Steam 商店页面：描述、标签、评论摘要、语言 ↗
- Steam 论坛：错误、PvP/DLC/研讨会请求、俄语本地化、生成 AI 问题 ↗
- Metacritic页面：还没有Metascore，1条评论家评论（Softpedia 85），用户8.3来自8个评分 ↗
- 收入估算页面（显示 0.00 美元，实际上没有数据），通过本地数据快照 ↗
- 候选数据中引用的 Decktamer 演示列表 ↗
收录作者观点 1
根据自动字幕整理的第三方观点摘要，可能存在转录或归纳误差。
等级列表第 5 部分 (2026)
Deck Tamer 是一款以棋盘为中心的牌组构筑 Roguelike 游戏，您可以在其中与野兽战斗，将它们捕获到您的团队中，并提取它们的主动和被动以转移到其他怪物身上。战斗很简单：放置野兽，选择每种能力，它们会从左到右自动攻击。他发现这是一款战略性很强、不为人知的游戏，应该让更多人了解。他击败了它，称其具有挑战性，并将其置于真正坚实的 A 级，将其描述为近年来最好的套牌构筑者之一。
作者肯定的部分
- 非常简单的核心游戏玩法（放置野兽，选择能力），产生广泛的多米诺骨牌效应策略
- 公平遭遇：你总是会与自己可以派上用场的事物进行斗争，所以没有什么感觉不公平
- 捕获和提取系统（注射器，甚至战斗中）创造了独特的自制协同作用和多样化的单局游玩
- 削弱敌人的口袋妖怪般的紧张感，捕捉他们而不是杀死他们
- 每个怪物都保持相关性，即使是弱者，因为它们可以吸收打击；牌组持续搅动
- 撤消/重做机制很难缩小，有利于教学然后提交
- 强烈的视听效果和攻击艺术的爆发；不是人工智能生成的；单一的最终boss让不捕获变得合理
作者提出的问题
- 动画/缩放有点幽闭恐惧症；他希望它可以缩小以欣赏视觉效果
- 每场战斗前只有两种路径选择；他想要第三个
- 抓住机会 RNG（例如 80%）可以突然结束深度跑动，这在高水平上感觉很糟糕
- 失去怪物一开始会让人感觉很艰难，需要慢慢适应
- 具有挑战性；需要你思考许多可能性
设计观察
- 收集怪物并提取怪物之间的能力/被动，以实现自制协同作用
- 强制使用和处置怪物和消耗品教你不要囤积
- 有限重做作为核心、难度等级机制
- 起始怪物总是保留价值
