| doc_id | doc_agentskill_0017 |
| name | general-balance-tuner |
| description | 武將數值平衡調校 SKILL — 以雙軸演算法（maxStat + avg5）自動計算 rarityTier 與 characterCategory，並執行 EP 重算、適性校驗、因子分派、稀有度分布統計。USE FOR: 新武將入庫前的數值校準、全量武將的平衡盤點、稀有度自動分類。DO NOT USE FOR: 故事生成（用 general-story-writer）、資料爬取匯入（用 general-data-pipeline）。 |
| argument-hint | 指定目標武將 ID（單一或批次）、操作模式（classify / rebalance / audit / full）、以及是否要套用 characterCategory override。 |
General Balance Tuner
用這個 skill 對武將數值進行平衡調校，包含稀有度自動分類、EP 重新計算、適性校驗、因子合理性檢查。
Unity 對照：類似 Editor 中的 Balance Sheet 工具或自動化測試 ScriptableObject 的 Custom Inspector，但改用 Copilot 本機對話執行，零 API 成本。
When to Use
- 新增武將需要自動判定
rarityTier 和 characterCategory
- 需要盤點全量武將的稀有度分布是否合理（N/R/SR/SSR/UR）
- 需要重新計算某位武將的 EP（因屬性調整）
- 需要檢查適性配置（兵種/地形/天氣）是否與稀有度匹配
- 需要為武將分派基因（genes）並確認合理性
- 需要驗證門檻值（rarity-thresholds.json）調整後的影響
Do Not Use
- 不要用這個 skill 生成故事內容（用
general-story-writer）
- 不要用這個 skill 做資料爬取或匯入（用
general-data-pipeline）
- 不要直接覆蓋人工標記的
rarityTier（手動標記永遠最高優先）
Procedure
Step 1：載入設定與資料
讀取門檻設定：
assets/resources/data/rarity-thresholds.json
確認 axes.maxStat、axes.avg5、categoryOverrides、excludeFromAvg 配置正確。
讀取武將資料：
assets/resources/data/generals.json
讀取 GeneralConfig 型別定義：
assets/scripts/core/models/GeneralUnit.ts
Step 2：雙軸稀有度計算
對每位目標武將執行以下演算法：
輸入：五主屬性 [str, int, lea, pol, cha]
（luk 排除，依 excludeFromAvg 設定）
Axis A — maxStat 軸（偏科天才）：
maxStat = max(str, int, lea, pol, cha)
if maxStat >= 95 → legendary
if maxStat >= 80 → epic
if maxStat >= 65 → rare
else → common
Axis B — avg5 軸（綜合實力）：
avg5 = average(str, int, lea, pol, cha)
if avg5 >= 80 → legendary
if avg5 >= 65 → epic
if avg5 >= 50 → rare
else → common
最終 tier = max(Axis A, Axis B)
Category Override 規則（在雙軸計算之後）：
characterCategory === 'mythical' → 強制提升至 mythic（UR）characterCategory === 'titled' → 強制提升至至少 legendary（SSR）- 手動
rarityTier 欄位 → 跳過自動計算
EP Fallback：若五維全為 0（資料尚未填入），改用 EP 值推算：
- EP ≥ 90 → legendary
- EP ≥ 75 → epic
- EP ≥ 60 → rare
- EP < 60 → common
Step 3：CharacterCategory 自動推薦
若武將尚無 characterCategory，根據以下規則建議：
| 條件 | 建議分類 |
|---|
| 五維最高值 < 50 | civilian |
| 50 ≤ 五維最高值 < 80 | general |
| 80 ≤ 五維最高值 且 自動 tier ≥ SR | famed |
| 手動標記或有覺醒名號 | 保留現有分類 |
Step 4：EP 重新計算
EP 計算公式（依血統理論系統規格書）：
EP = 50 + [血脈共鳴] + [異脈加成] + [名將契合] + [天命波動]
簡化版（無血脈資料時）：
EP_base = round(avg5 * 0.8 + maxStat * 0.2)
EP_rating = EP_base >= 90 ? 'S+' :
EP_base >= 85 ? 'S' :
EP_base >= 80 ? 'S-' :
EP_base >= 75 ? 'A+' :
EP_base >= 70 ? 'A' :
EP_base >= 65 ? 'A-' :
EP_base >= 60 ? 'B+' :
EP_base >= 55 ? 'B' : 'C'
Step 5：適性一致性校驗
檢查每位武將的適性配置是否與稀有度匹配：
| 稀有度 | 兵種適性（S/A 級數量） | 地形適性（S 級數量） | 天氣適性 |
|---|
| N | 0-1 個 S/A | 0 個 S | 無特殊 |
| R | 1-2 個 S/A | 0-1 個 S | 0-1 個 S |
| SR | 2-3 個 S/A | 1-2 個 S | 1 個 S |
| SSR | 3-4 個 S/A | 2 個 S | 1-2 個 S |
| UR | 4+ 個 S/A | 2+ 個 S | 2+ 個 S |
產出不一致項作為警告（不自動修正）。
Step 6：因子分派建議
根據稀有度建議因子配置：
| 稀有度 | 建議因子數量 | 建議最高因子等級 |
|---|
| N | 1-2 | level 1 |
| R | 2-3 | level 1-2 |
| SR | 3-4 | level 2-3 |
| SSR | 4-5 | level 3-4 |
| UR | 5-6 | level 4-5 |
Step 7：分布統計與報告
全量盤點模式（audit）：統計所有武將的稀有度分布：
目標分布（參考轉蛋系統機率反推合理配比）：
N（common） : ~35-40%
R（rare） : ~30-35%
SR（epic） : ~18-22%
SSR（legendary）: ~5-8%
UR（mythic） : ~1-3%（手動標記）
產出偏差警告：若某 tier 偏離目標 ±10%，標記為 ⚠️ 分布偏斜。
Step 8：輸出格式
單一武將結果：
{
"id": "zhang-fei",
"name": "張飛",
"computed": {
"maxStat": 98,
"avg5": 65.4,
"axisA": "legendary",
"axisB": "epic",
"finalTier": "legendary",
"suggestedCategory": "famed",
"ep_base": 72,
"epRating": "A+"
},
"current": {
"rarityTier": null,
"characterCategory": null,
"ep": 91
},
"warnings": [
"兵種適性只有 1 個 S 級，建議 SSR 至少 3 個"
],
"suggestions": {
"rarityTier": "legendary",
"characterCategory": "famed",
"genes_count": "建議 4-5 個基因"
}
}
全量盤點報告：
=== 稀有度分布報告 ===
N（common） : 4 / 10 = 40.0% ✅ 目標 35-40%
R（rare） : 3 / 10 = 30.0% ✅ 目標 30-35%
SR（epic） : 2 / 10 = 20.0% ✅ 目標 18-22%
SSR（legendary）: 1 / 10 = 10.0% ⚠️ 偏高（目標 5-8%）
UR（mythic） : 0 / 10 = 0.0% ✅ 目標 1-3%
=== 門檻影響分析 ===
若 maxStat 門檻從 95 降至 90：SSR 增加 2 位（+20%）
若 avg5 門檻從 80 降至 75：SSR 增加 1 位（+10%）
Interconnection
- 輸入依賴：
rarity-thresholds.json（門檻）、generals.json（資料）
- 下游 skill：完成 tuner 後，用
general-story-writer 根據確定的 rarityTier 生成對應風格故事
- 上游 skill：
general-data-pipeline 在匯入新武將時會呼叫 tuner 做自動分類
Notes
- 這個 skill 純粹在 Copilot 對話中執行，不需要外部 API
- 所有「建議」都需要人工確認後再寫入 generals.json
- 門檻值調整後，建議重新跑一次全量 audit 確認分布影響
- 建議每次修改後用
encoding-touched-guard skill 檢查 JSON 編碼
