AC game-design-granular-player-motivation-audit
Аудит игры, функции, системы прогрессии, социальной системы, цикла live-ops, поверхности монетизации или потока онбординга с помощью детальной таксономии мотивации игрока. Используйте при оценке того, какие архетипы мотивации игрока дизайн сильно поддерживает, игнорирует или активно отталкивает; при сравнении концепции с сегментами, такими как Steady Advancers, Curious Solvers, Competitive Achievers, Imaginative Creators, Strategic Leaders, Immersed Storywriters, Reward Seekers, Passionate Belongers и Category Enthusiasts; при переводе исследований игроков в практические рекомендации по дизайну; или когда вам нужна более тонкая альтернатива простому чтению мотивации в стиле Барта.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Audit a game, feature, progression system, social system, live-ops loo…»
Audit a game, feature, progression system, social system, live-ops loop, monetization surface, or onboarding flow through a granular player motivation taxonomy. Use when evaluating which player motivation archetypes a design strongly serves, neglects, or actively repels; when comparing a concept against segments such as Steady Advancers, Curious Solvers, Competitive Achievers, Imaginative Creators, Strategic Leaders, Immersed Storywriters, Reward Seekers, Passionate Belongers, and Category Enthusiasts; when translating player research into practical design recommendations; or when you need a more nuanced alternative to a simple Bartle-style motivation read.
Аудит игры, функции, системы прогрессии, социальной системы, цикла live-ops, поверхности монетизации или потока онбординга с помощью детальной таксономии…
Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки
Как улучшить
- Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
- spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.
Находки guard · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 56/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 17, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4115 токенов
- 100Шаги. Шагов: 232
- 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле
Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.
Сигналы качества
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +4Нет примеров входа/выхода
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 665 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 31 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 232 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.