Install
$ agentstack add skill-qiaoxuelin-mobile-game-research-toolkit-mobile-game-strategy-research ✓ scanned · ✓ verified — works with Claude Code, Cursor, and more.
Security review
✓ PassedNo issues found. Passed automated security review. · v0.1.0 How review works →
- ✓ Prompt-injection patterns
- ✓ Secret / credential exfiltration
- ✓ Dangerous shell & filesystem operations
- ✓ Untrusted network calls
- ✓ Known-malicious package signatures
What it can access
- ✓ Network access No
- ✓ Filesystem access No
- ✓ Shell / process execution No
- ✓ Environment & secrets No
- ✓ Dynamic code execution No
From automated source analysis of v0.1.0. “Used” means the capability is present in the source — more access means more to trust, not that it’s unsafe.
About
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):
- 一句话结论
- 定义(边界,含"不包括什么")
- 代表案例
- 数据证据
- 成立逻辑
- 反证与风险
- 对公司的机会
- 建议动作(条件化:若公司有 X 能力→研发进入;否则发行借鉴)
- 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
- 复制
templates/产品案例模板.md - 填基本信息 + 数据口径声明(net/gross)
- 拉 ST 数据(调
sensor-tower-fetch-byok,先问用户口径) - 拆解玩法/系统/商业化/增长原因
- 输出条件化战略判断 + 下一步验证
B. 趋势判断
- 复制
templates/趋势判断模板.md - 明确趋势定义边界
- 找 3-5 个代表产品 + 反例
- 拉下载/收入/榜单/国家数据(调 ST skill,确认口径)
- 判断趋势可信度、商业价值、可执行性
- 收敛到战略结论(
templates/战略结论模板.md)
C. 历史资料消化
- 复制
templates/历史研究资料消化模板.md - 提取已有结论,标记已验证/待验证/可能过时
- 映射到研究框架
- 补 ST 数据或产品拆解
- 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)
- 多个产品复现,非单一爆款
- 至少一个核心海外市场有下载/收入验证
- 机制与增长有合理因果,非纯 IP/买量/渠道驱动
- 后续产品/素材在模仿(行业扩散)
- 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:
- 调用
sensor-tower-fetch-byokskill - 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
- 给产品 + 日期区间,拉下载/收入(可选 DAU)
- 在研究产出里声明所用口径
- 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 ``。 - 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-editingSKILL.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)
Source & license
This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.
- Author: qiaoxuelin
- Source: qiaoxuelin/mobile-game-research-toolkit
- License: MIT
Install and usage instructions live in the source repository linked above.
Reviews
No reviews yet — be the first.
Write a review
Versions
- v0.1.0 Imported from the upstream source.