game-experience-analyzer

name	game-experience-analyzer
description	Use when analyzing game screenshots, local gameplay recordings, trailers/PVs, paid creatives, store pages, or video links into Chinese evidence-linked diagnosis reports with sample scope gates, evidence indexes, game dissection diagnosis packs, mode routing, genre-sensitive recommendations, validation plans, and actionable game design recommendations.
metadata	{"short-description":"Build illustrated, evidence-linked Chinese game diagnosis reports"}

Game Experience Analyzer

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Source Safety

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什么时候使用

当用户想分析游戏截图、游戏录屏、试玩录像、PV、宣传片、预告片、视频链接、首登/首小时体验、竞品样本、测试录像、教程流程、新手期、玩法机制、整体游戏、完整拆解、MDA、单机游戏设计、商业化、UX/UI、品类策略、前期节奏、体验上头程度、功能暴露节奏、市场热度潜力、前瞻机会、窗口期或设计问题时，使用这个 skill。

以下中文请求要强触发：

• “分析录屏”
• “看看前期体验”
• “拆一下新手期”
• “做体验复盘”
• “这段视频哪里上头”
• “按钩子/循环/联结/惊喜分析”
• “提取功能暴露、解锁、首用”
• “看这几张截图，分析体验”
• “这个视频链接帮我拆一下”
• “分析一下玩法”
• “做一个整体游戏分析”
• “整体分析这个游戏”
• “完整拆解这个项目”
• “完整拆解这个游戏”
• “游戏拆解”
• “为什么它成立”
• “这个机制能不能迁移”
• “从玩法结构看这个项目”
• “从 MDA 视角看这个游戏”
• “分析一下这个单机游戏”
• “这个单机的关卡/节奏/叙事怎么样”
• “分析这个 PV / 宣传片 / 预告片”
• “预测这个游戏能不能火”
• “这个宣传片有没有爆款潜力”
• “这个方向值不值得做”
• “这个题材/玩法还有没有窗口”
• “这个机制能不能迁移到另一类游戏”
• “商业化和玩法结合得怎么样”
• “看下这段录像，给我提问题/建议”
• 用户只给出截图、本地视频路径或视频 URL，并要求做设计反馈

这不是写观后感。把每个结论都当成设计判断，必须能回到时间戳证据。

核心方法

按五个门执行，先边界，再证据，再路由，最后判断和验证：

1. Sample Scope Gate：先判断当前材料能支持什么、不能支持什么。每次报告必须先输出 sample_boundary、supported_judgment_scope、unsupported_judgment_scope、key_unknowns，再写任何总评。
2. Evidence Index：把截图、录屏、PV/宣传片、买量素材、商店页或视频链接转成可观察事实。对每个重要观察分配 evidence_id，并记录时间戳/帧号/截图编号、区域、可见文案、事件类型、支撑判断和置信度。
3. 路由层：先用用户场景选择诊断包，再映射到已有 analysis modes；诊断包不是新 mode。四步体验模型只是 early_experience 的主镜头之一，也可在 PV 首秒钩子、留存问题诊断中作为辅助镜头；不要默认把所有任务都套进四步法。
4. 品类层：先识别游戏类型，再选择对应策略。遇到单机、SLG、Roguelike、卡牌/Gacha、模拟经营、ARPG、MOBA、买量素材、Steam 页面等不同场景时，按品类约束建议。
5. 判断层：按当前诊断包和 mode 输出证据化设计判断，并给出最小验证计划。玩法分析看机制和决策；整体综合分析看产品定位、玩法结构、内容供给、商业化长线和前瞻窗口；MDA 只处理机制-动态-体验关系；单机分析看 critical path、pacing、agency；PV/宣传片分析看传播卖点、平台适配、转化承接和热度潜力。

可选分析镜头包括：

• 证据镜头：画面证据、时间轴、关键帧、页面/链接访问范围。
• 体验镜头：Hook、Loop、Link、Surprise。
• 机制镜头：核心动作、玩家决策、资源经济、成长/解锁、反馈循环。
• 游戏拆解镜头：玩家动词、动作-目标对齐、不确定性来源、系统动态、内容流、受众动机、可玩主题和迁移边界。
• 整体镜头：Mechanics、Dynamics、Aesthetics 和断点。
• 综合整体镜头：产品定位、一句话承诺、玩法结构、MDA、内容供给、商业化长线、前瞻窗口、最小验证。
• 系统叙事融合镜头：可玩命题、价值轴、玩家价值观权重、后果具象化、循环外延到文化对话。
• 单机镜头：critical path、pacing beats、agency map、challenge-skill-feedback。
• PV/传播镜头：首 3-6 秒、卖点复述、可玩性证明、差异化、可传播峰值、平台/渠道适配、验证指标。
• 前瞻机会镜头：创新源头、市场验证、时代情绪、窗口阶段、剩余窗口估计、迁移可行性、Go/No-Go、Kill 条件。窗口默认值：休闲轻度 1-3 个月，微小中重度 3-6 个月；完整研发周期不能替代机会验证窗口。
• 问题诊断镜头：根因、最小改动、影响范围、验证计划。

先识别游戏类型，再选择对应策略。遇到放置成长、幸存者/RPG、Roguelike、卡牌/Gacha、模拟经营、SLG、ARPG、MOBA、叙事解谜等不同品类时，读取 references/genre-strategy-router.yaml，不要把所有样本套进同一种小游戏模板。

默认流程

1. 先判断输入源类型：screenshot、video_file、video_url、trailer_pv、paid_creative、store_page；再判断分析模式：early_experience、gameplay_mechanics、holistic_game_analysis、whole_game_mda、single_player_design、trailer_heat_prediction、foresight_opportunity、commercialization、ux_ui、genre_benchmark、problem_diagnosis、liveops_longevity。如果用户只给一种来源，不要追问一长串信息，直接按默认值开始。
2. 读取 references/sample-scope-gate.zh-CN.md，先生成样本边界门：sample_boundary、supported_judgment_scope、unsupported_judgment_scope、key_unknowns。如果用户要求越界判断，保留问题但标 unsupported_by_sample。
3. 读取 references/diagnosis-pack-router.yaml。如果用户场景匹配 PV 热度、首小时留存、核心循环、游戏拆解、Steam 页面转化、立项风险、商业化打断或单机流程节奏，先选诊断包，再映射到已有 modes 和 required sections；不要新增泛泛分析模式。
4. 读取 templates/analysis-input.json，缺失元信息写 unknown 或 null。
5. 检查工具可用性：截图可直接观察；录屏优先检查 ffmpeg；视频链接优先检查浏览器访问、平台元数据接口、yt-dlp 或等价下载/抽帧能力。缺工具时读取 references/tooling-setup.zh-CN.md，先给安装/配置引导，再按可用证据降级。
6. 建立证据层，并按 references/evidence-taxonomy.zh-CN.md 生成 evidence_index：
   • 截图：按图片编号、画面区域、UI 层级、可见文案、系统入口、奖励/资源、角色状态和可能的操作目标记录证据；没有时间信息时用 image_id 和区域描述替代时间戳。
   • 本地录屏：按场景、操作模式、战斗、奖励、教学、系统弹窗、自由控制、社交/商业化暴露、结尾钩子切段。
   • 视频链接：先尝试打开链接并获取可见标题、页面上下文、视频时长、可访问画面和关键片段；如果登录、权限、地区或平台限制导致不可读取，明确说明阻塞并要求用户提供截图、录屏文件或可访问片段。
   • 每个关键观察都绑定时间戳；截图没有时间戳时绑定 image_id。
   • OCR、字幕、UI 文案只在会改变判断时记录。
   • 低置信度观察标记 uncertain。
   • 关键截图必须图文并茂输出：插入截图，并按 templates/visual-evidence-card.md 写可观察事实、设计含义、诊断判断和迭代动作。
7. 生成 event_stream 和 feature_ledger。所有重要判断、P0/P1 问题和建议都必须能引用 evidence_id。
8. 读取 references/analysis-mode-router.yaml，按用户目标选择输出结构；若用户没指定，默认 early_experience，但在报告中写明可升级到哪些模式。用户点名完整拆解、游戏拆解、为什么成立、为什么好玩、玩法结构或机制迁移时，同时读取 references/game-dissection-diagnosis.zh-CN.md。用户点名单机、关卡、叙事、流程、Boss、探索、开放世界、解谜、动作冒险时，同时读取 references/single-player-analysis.zh-CN.md。用户点名 PV、宣传片、预告片、买量素材、能不能火或爆款潜力时，同时读取 references/trailer-heat-prediction.zh-CN.md。用户点名前瞻、窗口、机会、值不值得做、迁移、立项或大厂跟进时，同时读取 references/foresight-opportunity-lens.zh-CN.md。
9. 用品类路由和系统设计审查镜头补充判断：先确认品类，再检查该品类的核心循环、成长/经济、商业化边界、反馈强度、长期目标和验证指标。单机样本额外检查 critical path、pacing、agency、challenge-skill、content reuse、narrative-mechanic fit 和 finish intent。
10. 只输出当前诊断包和分析模式需要的评分和表格。前期体验或用户点名四步法时输出 Hook、Loop、Link、Surprise；游戏拆解输出玩家动词、动作-目标对齐、不确定性、系统动态、内容流、受众动机、可玩主题、迁移边界和验证计划；整体综合分析输出产品定位、玩法结构、MDA、系统叙事融合、内容供给、商业化长线、前瞻窗口和验证路径；MDA 分析只在用户明确点名 MDA 时作为主模式；玩法分析输出机制表；单机分析输出流程/关卡表；PV/宣传片预测输出传播卖点、品类受众、平台适配、差异化、验证数据和热度潜力分层；前瞻机会判断输出机会类型、窗口阶段、剩余窗口估计、Go/No-Go、最小验证截止和 Kill 条件。
11. 根据交付深度选择模板：快速诊断用 templates/quick-triage-report.md，标准报告用 templates/experience-report.md，游戏拆解诊断用 templates/game-dissection-report.md，咨询交付用 templates/consulting-diagnosis-report.md。问题卡和验证计划分别使用 templates/issue-card.md、templates/validation-plan.md。 如果问题卡需要交给 game-experience-density-optimizer 做一周 ED 实验，同时输出 templates/ed-handoff.md，并保留每张问题卡的 evidence_id、不可判断项和置信度。
12. 附上或摘要说明对齐 templates/structured-output.schema.json 和 templates/evidence-index.schema.json 的结构化 JSON；需要字段示例时参考 templates/structured-output.example.json，不得把 example/contract 误称为 schema。
13. 最后执行输出门检查。

输入源与边界

截图 screenshot

适合做静态体验诊断：首屏信息密度、UI 层级、主目标清晰度、功能入口拥挤、奖励表达、商业化/社交入口露出、Hook/Link 的静态承诺。

限制：不能直接判断节奏、等待、操作手感、循环是否真的闭合。涉及动态过程时必须标 uncertain，或建议补录屏/视频链接。

本地录屏 video_file

适合做完整时间轴分析：进入成本、首战、教程打断、功能暴露/解锁/首用、自由控制窗口、奖励节奏、循环建立、峰值和留存钩子。

如果用户只提供本地视频路径，默认：

• platform: unknown
• session_scope: first_session
• template_id: general_game_video_experience
• is_new_account: unknown
• has_voice: unknown
• has_subtitle: unknown

视频链接 video_url

适合做公开视频、云端录屏、平台视频、竞品演示或社媒片段分析。先判断链接是否可访问，再决定能做完整时间轴、抽样片段分析，还是只能做页面/封面/标题层面的弱诊断。

如果链接内容可能会变化，报告中记录访问日期、可见范围和平台限制。不要把无法打开或未播放到的内容当成事实。

PV / 买量素材 trailer_pv / paid_creative

适合做首秒钩子、卖点复述、可玩性证明、传播峰值、渠道适配、素材误导和验证指标诊断。

限制：不能直接判断确定销量、流水、下载量、D1/D7 留存、完整核心循环或长期内容供给。涉及商业结果时必须降级为热度潜力、转化假设和验证计划。

商店页 / Steam 页面 store_page

适合做首屏转化、标签/卖点匹配、截图顺序、预告片承接、愿望单 CTA 和页面信息层级诊断。

限制：不能直接证明购买转化率、真实销量、实机手感或长期留存；没有后台数据时只能输出转化假设和 A/B 验证计划。

只有在路径/链接不可读、用户要求多样本对比但对比轴不清楚，或现有素材无法完成指定格式时，才问问题。

证据规则

• 每个重要判断都要引用可定位证据：录屏/视频优先用时间戳，截图用 image_id、局部区域和可见文案，视频链接用 url、访问日期、片段时间戳或页面可见证据。
• 每个重要判断都要引用 evidence_id；证据条目字段按 references/evidence-taxonomy.zh-CN.md 填写，结构按 templates/evidence-index.schema.json 对齐。
• 严格区分 exposure、unlock、first_use。
• 不把未出现的未来系统当成事实。
• 置信度低于 0.6 的判断必须标 uncertain，并说明原因。
• 样本观察和外部市场/版本研究要分开。只有当前版本、线上规则、商业化、竞品背景可能改变建议时，才做外部检索。
• 符合 VOI：联网调研只用于会改变品类判断、版本事实、竞品基准、设计解释、市场热度、窗口阶段、Go/No-Go 或建议优先级的信息；不能为了显得完整而泛搜。
• PV/宣传片只能预测“热度潜力”和“验证路径”，不能把单条素材判断包装成确定销量、流水或下载量结论。

按需读取

• 体验上头四步法：references/four-step-experience-method.zh-CN.md
• 端到端体验样本分析 SOP、Agent 分工、质量门和项目目录：references/video-analysis-workflow.zh-CN.md
• 系统设计审查镜头：references/system-design-review-lens.zh-CN.md
• 工具检查、安装配置和降级策略：references/tooling-setup.zh-CN.md
• 样本边界门：references/sample-scope-gate.zh-CN.md
• 证据字段与事件分类：references/evidence-taxonomy.zh-CN.md
• 分析模式路由：references/analysis-mode-router.yaml
• 诊断包路由：references/diagnosis-pack-router.yaml
• 游戏拆解诊断：references/game-dissection-diagnosis.zh-CN.md
• 品类策略路由：references/genre-strategy-router.yaml
• 单机游戏分析：references/single-player-analysis.zh-CN.md
• PV/宣传片热度预测：references/trailer-heat-prediction.zh-CN.md
• 前瞻机会判断：references/foresight-opportunity-lens.zh-CN.md
• 输出模板：
  • 输入：templates/analysis-input.json
  • 报告：templates/experience-report.md
  • 游戏拆解诊断：templates/game-dissection-report.md
  • 快速诊断：templates/quick-triage-report.md
  • 咨询交付：templates/consulting-diagnosis-report.md
  • 关键截图解释卡：templates/visual-evidence-card.md
  • 问题卡：templates/issue-card.md
  • ED 交接：templates/ed-handoff.md
  • 验证计划：templates/validation-plan.md
  • 模式输出映射：templates/mode-output-map.yaml
  • PV/宣传片报告：templates/trailer-heat-report.md
  • 证据索引结构：templates/evidence-index.schema.json
  • 结构化输出 schema：templates/structured-output.schema.json
  • 结构化输出示例/contract：templates/structured-output.example.json
• 可选验证提示：evals/evals.json、evals/rubric.yaml、evals/negative_cases.md
• 示例索引：examples/README.md

输出门

最终输出前检查：

• 报告先给证据，再给设计判断；录屏/视频优先时间轴证据，截图优先画面证据表。
• 报告必须最先给样本边界门：样本边界、可判断范围、不可判断范围、关键 unknown。
• Evidence Index 必须覆盖所有重要判断；P0/P1 问题卡和核心建议都要引用 evidence_id。
• 关键截图不能只作为装饰图；每张关键图必须配解释卡，说明可观察事实、设计含义、诊断判断、迭代动作和置信度。
• 诊断包只能映射到已有 modes；不要为了方便新增“泛泛分析模式”。
• 完整拆解必须说明 dissection_goal、样本边界和迁移边界；不能把参考游戏的 IP、角色、剧情、美术、数值或运营节奏原样复制成建议。
• 游戏拆解必须包含玩家动词、动作-目标对齐、不确定性、系统动态、内容流、受众动机和可玩主题的证据化判断；证据不足时保留 unknown 或 uncertain。
• 只检查当前模式要求的分析镜头。用户未要求前期体验或四步法时，不强制输出 Hook、Loop、Link、Surprise。
• 如果用户要求整体游戏/MDA 分析，必须输出 Mechanics、Dynamics、Aesthetics 的证据化拆解，不能只写感受词。
• 如果用户要求系统叙事、意义生成或玩法叙事融合，必须说明主题是否被机制、动态、选择和后果共同承载，不能只引用故事设定。
• 如果用户要求单机游戏分析，必须说明本次样本能支撑的是首段流程、关卡片段、整体结构推断还是完整通关复盘；不能把十分钟录屏包装成完整通关结论。
• 如果用户要求 PV/宣传片热度预测，必须输出热度潜力分层、证据置信度、关键不确定性和验证指标，不能只写“会火/不会火”。
• 如果用户要求前瞻机会判断，必须输出窗口阶段、剩余窗口估计、机会类型、Go/No-Go、最小验证截止和 Kill 条件，不能只写“值得/不值得”。
• 关键事件包含时间戳或 image_id、置信度和证据摘要。
• 功能账本区分暴露、解锁、首用。
• 建议写清设计区域、owner、动作、预期效果和验证方法。
• 视频链接不可访问或只能看到页面/封面时，报告必须保留 access_notes，并明确哪些结论不能成立。
• 工具缺失时必须保留 tool_readiness，说明已检查工具、缺失项、建议安装方式和本次降级范围。
• 未知字段保留 unknown 或 null，不能悄悄猜满。