Game Experience Analyzer

Wandelt Spiel-Screenshots und PVs in evidenzbasierte chinesische Design-Diagnoseberichte um

von DY-2026 · DY-2026/GameDesignOS

Getestet · Funktioniert ★ 9.2/10

Game Experience Analyzer — Wandelt Spiel-Screenshots und PVs in evidenzbasierte chinesische Design-Diagnoseberichte um

Was es kann

Analysiert Spiel-Screenshots, Bildschirmaufnahmen, Trailer/PVs, bezahlte Anzeigen-Creatives, Store-Seiten und Videolinks in evidenzbasierte chinesische Diagnoseberichte, wobei ein sample-scope gate, ein Evidenzindex mit per-claim IDs, mode routing und genre-sensitive validation plans durchgesetzt werden. Wird bei chinesischen Anfragen ausgelöst, Gameplay-Material, Early-Game-Erfahrung, Mechaniken, vollständige Teardowns, MDA, Single-Player-Pacing oder das Virality-Potenzial von Trailern zu analysieren. Outputs sind auf das beschränkt, was die Stichprobe tatsächlich unterstützen kann, wobei nicht verifizierbare Behauptungen auf uncertain/unsupported herabgestuft werden.

Testbericht

SKILL.md + README abgerufen; 3 referenzierte Dateien überprüft (references/sample-scope-gate.zh-CN.md, templates/experience-report.md, references/genre-strategy-router.yaml) — alle HTTP 200; Frontmatter wird mit name+description geparst und enthält eine Source Safety Anti-Injection-Klausel, keine curl|sh/base64/exfil-Gerüche. Die eigentliche Aufgabe ausgeführt: zwei gebündelte Beispiel-Screenshots heruntergeladen (survival33 welfare-popup + ui-density), angesehen und dann eine Baseline-Analyse (ohne Skill) und eine Skill-konforme Analyse erstellt. Baseline war flache Prosa ohne Evidenz-IDs und behauptete nicht verifizierbare Behauptungen als Fakten; die Skill-Version enthielt ein Sample Scope Gate, das operation-feel/pacing/loop/retention als nicht beurteilbar aus statischen Bildern kennzeichnete, einen 5-zeiligen Evidenzindex, der an sichtbaren Bildschirmtext gebunden war, visuelle Evidenzkarten mit Konfidenzniveaus hinzufügte und das Kampfgefühl auf niedrig und die Frage der Monetarisierungsunterbrechung auf unsupported_by_sample herabstufte.

Getestet am: 2026-07-31 · Claude Code 2.x (agent harness)

Installation

git clone --depth 1 https://github.com/DY-2026/GameDesignOS.git /tmp/game-experience-analyzer-src
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -R /tmp/game-experience-analyzer-src/game-experience-analyzer ~/.claude/skills/game-experience-analyzer
# SKILL.md lands at ~/.claude/skills/game-experience-analyzer/SKILL.md
# Pure methodology skill: no API keys required. Reports are written in Chinese.
# Optional for video-link/recording analysis: ffmpeg and yt-dlp (skill degrades gracefully and labels unknowns if absent).
# Bundles references/ (routers, lenses), templates/ (report + JSON schemas), examples/, evals/ — all included by the cp above.

Befehle & Beispiel-Prompts

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Skills reagieren auf normale Anfragen — keine Slash-Befehle nötig. Nach der Installation aktivieren Prompts wie diese den Skill (auf Englisch):

Analyze this gameplay recording for design flaws
Diagnose this store page's conversion issues
Review this trailer against genre expectations

Vollständiger Testbericht (Englisch) →