GameOps Investigator Skill 技能

技能简介

GameOps Investigator 是一款专注于游戏运营异常归因的 Claude Code Agent 技能，它将 Claude Code 作为规划与解释层，把指标查询、SQL 分群、异常检测和报告生成封装为只读 MCP 工具，支持带证据的异常归因与 Text2SQL。内置 5,000 名合成玩家和 136,164 条源事件数据，提供三个可复现案例和 40 条固定评测，是游戏运营从业者进行数据驱动故障排查的专业工具。

核心能力

• 指标口径查询：通过 get_metric_definition 工具获取指标定义、埋点规则、负责人和质量注意事项
• 只读 SQL 查询：query_metrics 工具提供表白名单、行数和超时限制的受校验 SQL 查询，防止越权读取
• 分群对比分析：compare_cohorts 支持按版本、渠道、活动或玩家分层进行确定性比较
• 异常检测：detect_anomalies 工具支持两比例 z 检验和对数率比检验
• 报告生成：draft_incident_report 自动生成带 SQL、证据 ID、置信度、限制和人工复核状态的调查结论

安装配置

环境要求

Windows 系统，Python 3.8+，需预先安装 Anaconda（或使用系统 Python）。

步骤一：克隆仓库

git clone https://github.com/nickname21kmr/gameops-investigator
cd gameops-investigator

步骤二：运行初始化脚本

.setup.ps1

setup.ps1 会自动检测本机 Anaconda Python 路径，创建项目级 .venv 虚拟环境，安装依赖、重建事故数据、生成三份报告并运行测试和 40 条评测。

步骤三：启动工作台

.run.ps1

浏览器自动打开 http://localhost:8501，界面包含调查结论、完整工具轨迹、维度下钻图和安全说明。

使用步骤

场景一：使用 Claude Code 进行交互式调查

1. 确保 .mcp.json 已注册 gameops stdio 服务器
2. 首次使用前完成 Claude Code 交互式登录：.claude-local.ps1 mcp list
3. 发起调查指令：..venvScriptspython.exe -m gameops_investigator.cli claude "Investigate the tutorial failure alert."
4. Claude Code 调用五个 MCP 工具完成指标查询、分群对比和报告生成

场景二：无 Claude 登录的确定性回放

即使没有 Claude 登录，Streamlit 工作台默认使用同工具链的 Deterministic replay 模式，界面不会将这一路径冒充成 LLM，适合演示、测试或离线评测。

场景三：运行自动化评测

..venvScriptspython.exe -m pytest
..venvScriptspython.exe evalsrun_evals.py

结果写入 artifacts/eval_results.json，包含工具选择准确率、SQL 安全策略预期结果率、原因候选 Top-3 命中率、报告引用准确率和本机延迟等指标。

场景四：接入新游戏

1. 将新游戏仓库表映射到 config/schema_contract.json 的 users/events 最小模型
2. 在 config/metrics.json 添加留存、漏斗、用户采用率、事件强度或数据质量指标
3. 在 config/scenarios.json 添加告警窗口和下钻维度
4. 为新指标补固定评测

适用场景

• 游戏运营异常排查：教程完成率下降、用户留存异常、事件强度虚高等问题的根因定位
• 版本/活动效果评估：通过分群对比验证版本迭代或运营活动对不同玩家群体的实际影响
• 运营数据审计：验证指标口径是否符合预期，排查数据质量和埋点问题
• AI Agent 能力验证：使用固定评测集对 Claude Code 等 AI 编程工具在游戏运营场景的能力进行标准化评估

适用人群

• 游戏运营、数据分析和增长产品经理
• 使用 Claude Code 进行游戏行业 AI 辅助开发的技术从业者
• 游戏数据科学和指标体系研究者
• 需要对 AI Coding Agent 进行领域能力评测的团队

工作原理

GameOps Investigator 由 Claude Code（规划与解释层）+ MCP 工具（指标/SQL/检测/报告）+ Streamlit 工作台（可视化）三层组成。Claude Code 负责任务规划、异常推理和报告撰写，MCP 工具提供只读、安全、可审计的确定性程序执行。工作台默认回放模式不调用 LLM，适合在无网络环境或需要可复现结果时使用。

官方链接

• GitHub 仓库：https://github.com/nickname21kmr/gameops-investigator
• 架构文档：docs/architecture.png
• 浏览器演示：docs/demo.gif
• 安全边界说明：docs/SECURITY.md
• 接入指南：docs/ONBOARDING.md
• 评测案例集：evals/cases.jsonl

数据说明

仓库内所有数据均为固定种子生成的合成数据，不代表任何真实商业游戏指标。三个注入的事故数据仅用于演示和评测目的，不可作为真实运营决策依据。