# Game Concept

> 小说游戏概念设计。根据 SOURCE_BIBLE 生成三个玩家身份、核心动作和世界关系真正不同的方案，用硬否决和关键取舍选择最值得做的可玩原型。用于判断小说适合做成什么游戏、比较游戏方案等需求。

- **Type:** Skill
- **Install:** `agentstack add skill-worldwonderer-novel-to-game-game-concept`
- **Verified:** Yes — security-reviewed for prompt injection and unsafe behavior
- **Seller:** [worldwonderer](https://agentstack.voostack.com/s/worldwonderer)
- **Installs:** 0
- **Category:** [AI & ML](https://agentstack.voostack.com/c/ai-and-ml)
- **Latest version:** 0.1.0
- **License:** MIT
- **Upstream author:** [worldwonderer](https://github.com/worldwonderer)
- **Source:** https://github.com/worldwonderer/novel-to-game/tree/main/skills/game-concept

## Install

```sh
agentstack add skill-worldwonderer-novel-to-game-game-concept
```

Requires the [AgentStack CLI](https://agentstack.voostack.com/docs/cli). Works with Claude Code, Cursor, and any MCP-compatible agent.

## About

# 游戏概念设计

决定做成什么游戏，不写代码或功能愿望清单。

读取 [concept-method.md](references/concept-method.md)。输入必须包含 `SOURCE_BIBLE.md`；
只有原文时停止并说明缺少游戏化拆解，不代替总入口推进其他阶段。

## 行业锚定

先写一页产品定义：玩家是谁、主类型/子类型、平台与输入、单次时长、目标语言市场、
玩家幻想、3 条体验支柱、明确非目标和最大未知。体验支柱必须能指导取舍，例如“预读后
改写敌方结果”，不能写“沉浸、史诗、精致”。每条支柱都要配一个可观察的试玩证据和
一个会否决它的失败现象。

先为每个方向写清主类型、子类型、视角、平台、目标玩家市场、界面语言和预期时长。
整个概念阶段只保留 2-4 款真正解决过相近设计问题的核心对标，再加一个必要的市场
同类或反例。优先读取开发者、发行商、商店页、开发演讲或可靠玩法资料；不要凭宣传
标签推断具体机制。

对标组合必须同时覆盖玩法问题和文化市场问题：研究原作文化中的题材表达，也研究目标
语言市场的玩家预期、类型惯例、内容敏感点和传播语境。一款游戏可以同时承担两种证据，
不为地域凑名单。区分可迁移的玩法原则与不可照搬的文化符号、笑点、价值关系和商业惯例。

每个核心对标必须回答：

- 它已经证明了哪条玩法原则；
- 它面向什么语言和文化市场，该市场证据为何适用于本作；
- 这条原则如何转成当前小说独有的动作或世界规则；
- 哪些专有系统、文化表达、内容、美术和范围明确不借。

把“资料明确说明的事实”和“本作据此做出的设计推断”分开；没有证据的细节不写成
行业结论。

每个方向至少指出一个最相关原则，但不为凑数重复研究。市场同类或反例要说明本作
为什么不是它的缩小复刻。对标不是名字装饰，也不能把多款游戏的功能列表全部相加。

## 三个方向

三个方案必须至少在玩家身份、核心动词、循环、镜头或成长关系中的三项不同。可以
探索原作身份体验、同世界系统沙盒和高概念短体验，但不要把它们当固定模板。

每个概念只回答：

- 主类型、子类型、一句话核心卖点、玩家身份和独特幻想；
- 核心动词、循环、压力和熟练度差异；
- 它如何把原作的规则或情绪变成玩家行动；
- 最关键的玩法对标，以及只借其中哪条原则；
- 一张最能传播且能看出玩法的画面；
- 10-30 分钟可玩原型证明什么、明确不做什么、最大风险是什么。
- 最小验证问题：只做哪一段可玩内容，就能在试玩中证伪最大风险。

## 选择

先淘汰存在硬否决项的方案，再比较原作适配、玩家能动性、视觉传播、最小验证价值和完成风险。
不要计算总分。`quick` 选择证据最强的方案；`director` 给出推荐后等待用户决定。

## 输出

生成一个 `concepts/CONCEPT.md`：一页产品定义、选定方向的目标语言与文化市场、行业
对标矩阵、三个紧凑概念卡、比较结论、推荐理由、选择状态、不可妥协项、最小验证问题
和开放问题。不要另写一份重复的 `decision.md` 文件。

## Source & license

This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.

- **Author:** [worldwonderer](https://github.com/worldwonderer)
- **Source:** [worldwonderer/novel-to-game](https://github.com/worldwonderer/novel-to-game)
- **License:** MIT

Install and usage instructions live in the source repository linked above.

## Pricing

- **Free** — Free

## Security capabilities

Automated source analysis of v0.1.0 — what this tool can access:

- **Network access:** no
- **Filesystem access:** no
- **Shell / process execution:** no
- **Environment & secrets:** no
- **Dynamic code execution:** no

*"Yes" means the capability is present in the source — more access means more to trust, not that it is unsafe.*


## Versions

- **0.1.0** — security scan: passed — Imported from the upstream source.

## Links

- Listing page: https://agentstack.voostack.com/l/skill-worldwonderer-novel-to-game-game-concept
- Seller: https://agentstack.voostack.com/s/worldwonderer
- Browse the marketplace: https://agentstack.voostack.com/browse

---
Listed on AgentStack — the marketplace for AI agent skills and MCP servers. Every listing is security-reviewed. Creators keep 70%.