PC 单机游戏评测系统

解决的问题

手工审阅 PC 单机游戏包体时，常面对零散的 AssetBundle、StreamingAssets、Managed 与 JSON 存档，难以快速判断核心玩法、数值曲线和品类特征。这个技能把包体解析、数据提取、品类识别和评分框架串成一条评测流水线，适合在拿到可运行包体后做机制级分析，而不是替代完整人工试玩。

核心能力与流程

• 包体探索：识别 Unity 目录结构，如 *_Data/、StreamingAssets/、Managed/，并读取 app.info、globalgamemanagers 等元数据；Unreal 与 Godot 作为可扩展目标。
• 数据提取：通过 UnityPy 导出 TextAsset 数据表、MonoBehaviour 配置、战斗记录与玩家进度 JSON，输出 tables/ 与 metadata.json。
• 品类识别：根据数据表名称、存档字段和配置语义判断策略、动作、RPG、射击、模拟经营、生存、解谜、冒险、节奏、竞速或恐怖等品类。
• 结构化评测：按品类调用对应分析框架，拆解核心机制、系统耦合、数值模型、随机性控制和阶段目标，最终生成 game_review_report.md 与 deep_analysis_report.md。

适用边界

它更依赖明文数据表和可读配置；Lua 字节码若加密，只能做数据表层面的推断。战斗记录中的 win/lose 累计字段需要差分还原单场结果，数值分析也要区分基础值与含加成值。对 Demo 类包体，评价应偏向机制设计，而不是内容完成度。