Mobile game strategy research

海外手游战略研究方法论

本 skill 封装一套海外手游战略研究方法论，用于对赛道、产品、趋势做结构化研究并产出可决策结论。不负责取数——需要 Sensor Tower 数据时调用 sensor-tower-fetch-byok（口径 net/gross 由用户确认）；不负责飞书文档编辑--编辑飞书交付物（专题报告/选题跟踪）时调用 feishu-doc-editing。⚠ 飞书是交付面，专题报告/选题跟踪都在飞书维护，本地只存过程与快照。

1. 研究原则（必遵）

先判断，再展开

每个研究对象优先回答：

• 是否代表真实趋势？
• 对海外手游研发/发行有什么价值？
• 是否值得投入资源验证？
• 是立项机会、项目迭代、发行机会，还是素材/商业化参考？

不做泛泛综述

避免只输出"市场很大 / 用户在变 / 玩法融合 / AI 很热"。必须补：代表产品、数据证据、增长原因判断、反证与风险、对公司的可执行建议。

数据和产品拆解结合

ST 数据能证明：下载/收入趋势、国家差异、榜单变化、竞品表现、品类增衰。 不能单独证明：玩家为什么喜欢、增长是否来自玩法本身、买量是否可复制、长线留存是否健康、我们能否做成。 每个重要结论需结合：ST 数据 + 产品玩法拆解 + 版本节奏 + 买量素材 + 玩家反馈 + 同类对比。

2. 输出形态（飞书长报告为主，9 字段为案例可选）

实际产出以飞书长报告为主（专题报告/选题跟踪，含数据表 + whiteboard 图表 + 阶段判断 ol），飞书是交付面、本地存过程与快照。9 字段（详见 templates/输出结构说明.md）是单品拆解/案例卡片的可选结构化模板，非唯一标准；专题报告不强制 9 字段，按内容组织即可。9 字段如下（案例可选）：

1. 一句话结论
2. 定义（边界，含"不包括什么"）
3. 代表案例
4. 数据证据
5. 成立逻辑
6. 反证与风险
7. 对公司的机会
8. 建议动作（条件化：若公司有 X 能力→研发进入；否则发行借鉴）
9. 后续验证

附结论等级：A（深做）/ B（观察）/ C（低频）/ 仅观察。

3. 工作流

A. 产品案例研究

1. 复制 templates/产品案例模板.md
2. 填基本信息 + 数据口径声明（net/gross）
3. 拉 ST 数据（调 sensor-tower-fetch-byok，先问用户口径）
4. 拆解玩法/系统/商业化/增长原因
5. 输出条件化战略判断 + 下一步验证

B. 趋势判断

1. 复制 templates/趋势判断模板.md
2. 明确趋势定义边界
3. 找 3-5 个代表产品 + 反例
4. 拉下载/收入/榜单/国家数据（调 ST skill，确认口径）
5. 判断趋势可信度、商业价值、可执行性
6. 收敛到战略结论（templates/战略结论模板.md）

C. 历史资料消化

1. 复制 templates/历史研究资料消化模板.md
2. 提取已有结论，标记已验证/待验证/可能过时
3. 映射到研究框架
4. 补 ST 数据或产品拆解
5. 沉淀到结论

D. 评审日志（反证与校验）

• 结论存疑、数据口径变更、方法论调整时，复制 templates/评审日志模板.md 记一条
• 编号递增，存对应方向 评审日志/，建 INDEX 索引

4. 判断标准

趋势成立（至少满足 3 条中 2 条）

1. 多个产品复现，非单一爆款
2. 至少一个核心海外市场有下载/收入验证
3. 机制与增长有合理因果，非纯 IP/买量/渠道驱动
4. 后续产品/素材在模仿（行业扩散）
5. 玩法结构可复制，非高度依赖特定团队/IP

战略价值维度

市场空间 / 增长质量 / 研发可行性 / 发行可行性 / 差异化 / 与现有项目关联 / 风险

战略结论四档

立即推进 / 小规模验证 / 持续观察 / 暂不投入

5. 证据要求

• 必需：ST 下载/收入数据、代表产品列表、产品机制拆解、国家/市场分布
• 强建议：类别排名变化、活跃/留存迹象、广告素材/SOV/下载来源、版本节奏、玩家评论、反例产品

6. 与取数 / 作图 skill 的联动

需要 ST 数据时：

1. 调用 sensor-tower-fetch-byok skill
2. 先问用户口径：net（ST 原始净收入，不 ÷0.7）还是 gross（÷0.7 还原毛支出）——每次必确认，不替用户决定
3. 给产品 + 日期区间，拉下载/收入（可选 DAU）
4. 在研究产出里声明所用口径
5. 口径基准见 sensor-tower-fetch-byok 引用的 数据口径说明.md

ST 能力速查：

问题	Endpoint
下载/收入趋势	/v1/{os}/sales_report_estimates
产品元数据	/v1/{os}/apps
活跃用户	/v1/{os}/usage/active_users
类别排名	/v1/{os}/category/category_history
买量素材	/v1/{os}/ad_intel/creatives
广告 SOV	/v1/{os}/ad_intel/network_analysis
下载来源	/v1/{os}/downloads_by_sources
版本更新	/v1/{os}/app_update/get_app_update_history

作图联动（chart-style）

9 字段的"数据证据"经常需要图表。需要作图时调用 chart-style skill（咨询风格）：

• 触发：趋势图 / 对比图 / 瀑布图 / 构成图 / 散点等任何"把数据画出来"的请求
• 风格要求（不可省）：
  • insight headline 点出"So What"（如"靶心-like 占肉鸽 Top3 收入 60%"，而非"收入按方向"）
  • minimal ink：无 3D / 阴影 / 底色 / 渐变
  • direct labels：直接标数据点，不用图例
  • 底部 source line 注明数据来源 + 口径（如 Source: Sensor Tower, net 口径；分析）
• 图表选型：趋势→line、对比→横向 bar、构成→Mekko/堆叠、变化→waterfall、两变量→scatter
• 配色/版式严格按 chart-style 的 references（color-palette / chart-types / slide-anatomy）
• 飞书 SVG 画板图表优先按 ../chart-style/作图规范_飞书适配.md（飞书适配版）执行，与 chart-style 通用规则冲突时以飞书版为准
• 图表属过程产出，最终 slide 放 04_输出/

飞书编辑联动（feishu-doc-editing）

专题报告/选题跟踪等交付物在飞书维护，编辑时调用 feishu-doc-editing skill：

• 核心循环：docs +fetch --detail with-ids 取 block_id -> block_insert_after/block_replace/str_replace 写 -> 再 fetch 验证（⚠ ok:true ≠ 生效，必验证）。
• 图表：Python 生成 SVG -> whiteboard +update --input_format svg 上传画板（保 token）-> 文档内嵌 <whiteboard token="..."/>。
• 评论：drive file.comments list --file-type docx 读评论；contact +get-user 解析评论者 open_id。
• classifier 阻塞：用 Write 写 python 脚本 + 用户半角 ! 跑绕过（全角 ！ 不执行）。
• 踩坑速查（fragment 泄漏 / @file 仅 --content / block_replace 触发 ol seq 重编号 / ok:true≠生效）见 feishu-doc-editing SKILL.md。

7. 研究框架（如何搭一个赛道/趋势框架）

frameworks/ 下有两个示例框架（肉鸽赛道、市场新趋势），展示如何为某个研究方向搭建：

核心问题 → 分类体系 → 判断标准 → 证据要求 → ST 用法 → 输出形态 → 待验证假设（含回填闭环）

新研究方向时，参考这两个示例搭自己的框架；假设随研究进展回填验证结论（状态：待验证/已验证/已推翻 + 证据）。

8. 安装与分发

范围	放哪	效果
仓库级	仓库内 .claude/skills/mobile-game-strategy-research/	在该仓库开 Claude Code 即可用
用户级/全局	~/.claude/skills/mobile-game-strategy-research/	本地任意项目可用

分发：整个文件夹拷给对方。ST 数据需对方自配 key（用 sensor-tower-fetch-byok，BYOK）。

9. 不做的事

• 不负责取数（调 sensor-tower-fetch-byok）/ 不负责飞书编辑（调 feishu-doc-editing）
• 不替用户决定 ST 口径（net/gross 每次确认）
• 不做泛泛综述（专题报告须有数据证据 + 反证与风险；案例卡片可用 9 字段，非强制）
• 不下无证据结论（必需证据组合）