从游戏包体中自动提取数据，分析核心玩法机制，评估数值平衡性，生成结构化 Markdown 评测报告并给出综合评分（满分100分）。
支持引擎：Unity（AssetBundle/StreamingAssets）。可扩展支持 Unreal（.pak）和 Godot（.pck）。
支持品类：策略游戏、动作游戏、RPG、射击游戏、平台跳跃、模拟经营、生存游戏、解谜游戏、冒险游戏、音乐节奏、体育竞速、恐怖游戏。
*_Data/ 目录、globalgamemanagers、StreamingAssets/.pak 文件.pck 文件app.info 或 globalgamemanagers 获取版本号StreamingAssets/ — 配置文件、数据表、Lua脚本GameRecords/ — 战斗记录、存档数据Managed/ — 程序集（DLL）使用 UnityPy 提取 AssetBundle 中的数据：
import UnityPy
env = UnityPy.load(asset_bundle_path)
for obj in env.objects:
if obj.type.name == 'TextAsset':
data = obj.read()
# data.m_Name — 资源名称
# data.m_Script — 文本内容（bytes 或 str）
关键提取目标：
首先，识别游戏品类。根据包体结构、数据表名称、存档数据自动判断品类：
| 品类 | 识别特征 | 分析框架 |
|---|---|---|
| ------ | --------- | --------- |
| 策略游戏 | 种族/阵营、地块/棋盘、资源管理 | references/analysis_framework.md |
| 动作游戏 | 武器/技能、连招/闪避、波次/关卡 | references/action_game_framework.md |
| RPG | 角色属性、技能树、装备系统 | references/rpg_framework.md |
| 射击游戏 | 枪械数据、弹药系统、地图数据 | references/shooter_framework.md |
| 平台跳跃 | 关卡数据、角色移动参数 | references/platformer_framework.md |
| 模拟经营 | 资源循环、市民需求、设施数据 | references/simulation_framework.md |
| 生存游戏 | 科技树、资源采集、环境威胁 | references/survival_framework.md |
| 解谜游戏 | 关卡配置、谜题逻辑 | references/puzzle_framework.md |
| 冒险游戏 | 剧情分支、对话系统 | references/adventure_framework.md |
| 音乐节奏 | 谱面数据、判定窗口 | references/rhythm_framework.md |
| 体育竞速 | 物理参数、赛道数据 | references/sports_framework.md |
| 恐怖游戏 | AI行为、氛围参数 | references/horror_framework.md |
然后，根据品类选择对应的分析框架：
如果是策略游戏，参考 references/analysis_framework.md：
如果是动作游戏（幸存者类/Roguelike），参考 references/action_game_framework.md：
如果是RPG，参考 references/rpg_framework.md：
如果是射击游戏，参考 references/shooter_framework.md：
如果是平台跳跃游戏，参考 references/platformer_framework.md：
如果是模拟经营游戏，参考 references/simulation_framework.md：
如果是生存游戏，参考 references/survival_framework.md：
如果是解谜游戏，参考 references/puzzle_framework.md：
如果是冒险游戏，参考 references/adventure_framework.md：
如果是音乐节奏游戏，参考 references/rhythm_framework.md：
如果是体育竞速游戏，参考 references/sports_framework.md：
如果是恐怖游戏，参考 references/horror_framework.md：
评估以下维度：
满分100分，根据品类选择对应的评分维度：
| 维度 | 权重 | 评分标准 |
|---|---|---|
| ------ | ------ | --------- |
| 玩法创新性 | 20% | 核心机制是否原创、是否有差异化竞争优势 |
| 策略深度 | 20% | 决策层次丰富度、高阶玩法天花板 |
| 系统耦合度 | 15% | 各系统间的交互质量和反馈强度 |
| 数值平衡性 | 20% | 各阵营/流派的强度曲线是否合理、是否有"必选最优解" |
| 可重玩性 | 10% | 构筑变体、随机性、长线激励 |
| 新手友好度 | 10% | 学习曲线、引导设计、信息密度 |
| 内容完成度 | 5% | 内容量、叙事包装、完成度 |
| 维度 | 权重 | 评分标准 |
|---|---|---|
| ------ | ------ | --------- |
| 玩法创新性 | 20% | 核心机制是否原创、是否有差异化竞争优势 |
| 战斗手感 | 20% | 攻击前摇/后摇、受击反馈、打击感、操作响应 |
| 构筑深度 | 15% | 武器联动、被动协同、秘法牌组合、流派多样性 |
| 数值平衡性 | 10% | 武器/被动强度曲线是否合理、是否有"必选最优解" |
| 随机性控制 | 10% | 重选/跳过/排除/封印系统设计、构筑稳定性 |
| 阶段性反馈 | 10% | 时间阶段目标密度、后期体验、成长曲线 |
| 可重玩性 | 5% | 构筑变体、解锁内容、长线激励 |
| 新手友好度 | 5% | 学习曲线、引导设计、信息密度 |
| 内容完成度 | 5% | 内容量、武器/角色数量、完成度 |
| 维度 | 权重 | 评分标准 |
|---|---|---|
| ------ | ------ | --------- |
| 玩法创新性 | 15% | 核心机制是否原创、是否有差异化竞争优势 |
| 角色成长 | 20% | 属性分配、技能树设计、职业转职路径 |
| 战斗系统 | 20% | 回合制/实时战斗、技能连招、属性克制 |
| 剧情叙事 | 15% | 主线剧情、支线任务、世界探索 |
| 装备系统 | 10% | 装备品质、套装效果、装备强化/附魔 |
| 可重玩性 | 10% | 职业多样性、剧情分支、隐藏内容 |
| 新手友好度 | 5% | 学习曲线、引导设计、信息密度 |
| 内容完成度 | 5% | 内容量、角色数量、完成度 |
| 维度 | 权重 | 评分标准 |
|---|---|---|
| ------ | ------ | --------- |
| 玩法创新性 | 15% | 核心机制是否原创、是否有差异化竞争优势 |
| 枪械手感 | 20% | 射击反馈、后坐力控制、武器切换 |
| 地图设计 | 15% | 地图布局、掩体设计、高低差设计 |
| 模式多样性 | 15% | 团队死斗、占点、爆破等模式设计 |
| 角色技能 | 10% | 角色定位、技能设计、团队配合 |
| 平衡性 | 10% | 武器平衡、角色平衡、地图平衡 |
| 新手友好度 | 10% | 学习曲线、引导设计、信息密度 |
| 内容完成度 | 5% | 内容量、武器数量、完成度 |
| 维度 | 权重 | 评分标准 |
|---|---|---|
| ------ | ------ | --------- |
| 玩法创新性 | 15% | 核心机制是否原创、是否有差异化竞争优势 |
| 操作手感 | 25% | 移动手感、跳跃手感、操作响应 |
| 关卡设计 | 20% | 平台布局、机关设计、收集品分布 |
| 难度曲线 | 15% | 关卡难度递增、学习曲线设计 |
| 视觉反馈 | 10% | 角色动画、环境互动、特效设计 |
| 音乐音效 | 10% | 背景音乐、音效反馈、节奏感 |
| 内容完成度 | 5% | 内容量、关卡数量、完成度 |
| 维度 | 权重 | 评分标准 |
|---|---|---|
| ------ | ------ | --------- |
| 玩法创新性 | 15% | 核心机制是否原创、是否有差异化竞争优势 |
| 系统深度 | 20% | 资源循环、市民需求、设施系统 |
| 经济系统 | 15% | 税收、贸易、金融系统 |
| 事件系统 | 15% | 随机事件、任务系统、成就系统 |
| 可扩展性 | 10% | 模组支持、地图编辑、自定义内容 |
| 可重玩性 | 10% | 随机地图、挑战模式、成就系统 |
| 新手友好度 | 10% | 学习曲线、引导设计、信息密度 |
| 内容完成度 | 5% | 内容量、设施数量、完成度 |
| 维度 | 权重 | 评分标准 |
|---|---|---|
| ------ | ------ | --------- |
| 玩法创新性 | 15% | 核心机制是否原创、是否有差异化竞争优势 |
| 生存压力 | 20% | 饥饿、口渴、健康、精神状态 |
| 科技树 | 15% | 科技解锁、科技分支、科技优先级 |
| 环境威胁 | 15% | 天气系统、怪物威胁、环境灾害 |
| 基地建设 | 10% | 建筑系统、防御设施、资源存储 |
| 探索深度 | 10% | 地图探索、隐藏要素、资源分布 |
| 新手友好度 | 10% | 学习曲线、引导设计、信息密度 |
| 内容完成度 | 5% | 内容量、科技数量、完成度 |
| 维度 | 权重 | 评分标准 |
|---|---|---|
| ------ | ------ | --------- |
| 玩法创新性 | 20% | 核心机制是否原创、是否有差异化竞争优势 |
| 谜题设计 | 25% | 谜题类型、谜题逻辑、谜题难度 |
| 关卡结构 | 15% | 关卡流程、提示系统、关卡目标 |
| 视觉设计 | 15% | 视觉提示、环境叙事、艺术风格 |
| 音效设计 | 10% | 音效反馈、环境音效、音乐氛围 |
| 可重玩性 | 10% | 隐藏谜题、挑战模式、成就系统 |
| 内容完成度 | 5% | 内容量、谜题数量、完成度 |
| 维度 | 权重 | 评分标准 |
|---|---|---|
| ------ | ------ | --------- |
| 玩法创新性 | 15% | 核心机制是否原创、是否有差异化竞争优势 |
| 剧情叙事 | 25% | 主线剧情、支线剧情、剧情分支 |
| 对话系统 | 15% | 对话选项、对话分支、对话影响 |
| 探索深度 | 15% | 地图探索、隐藏要素、收集品 |
| 角色互动 | 10% | NPC互动、角色关系、角色成长 |
| 世界构建 | 10% | 世界观、背景故事、文化设定 |
| 新手友好度 | 5% | 学习曲线、引导设计、信息密度 |
| 内容完成度 | 5% | 内容量、对话数量、完成度 |
| 维度 | 权重 | 评分标准 |
|---|---|---|
| ------ | ------ | --------- |
| 玩法创新性 | 15% | 核心机制是否原创、是否有差异化竞争优势 |
| 谱面设计 | 25% | 谱面难度、谱面节奏、谱面创意 |
| 判定系统 | 20% | 判定窗口、判定精度、判定反馈 |
| 歌曲系统 | 15% | 歌曲类型、歌曲解锁、歌曲编辑 |
| 评分系统 | 10% | 分数计算、连击系统、成就系统 |
| 多人模式 | 10% | 对战模式、合作模式、排行榜 |
| 内容完成度 | 5% | 内容量、歌曲数量、完成度 |
| 维度 | 权重 | 评分标准 |
|---|---|---|
| ------ | ------ | --------- |
| 玩法创新性 | 15% | 核心机制是否原创、是否有差异化竞争优势 |
| 物理引擎 | 20% | 物理真实感、物理操控、物理特效 |
| 赛道设计 | 15% | 赛道布局、赛道难度、赛道环境 |
| 车辆系统 | 15% | 车辆属性、车辆改装、车辆解锁 |
| 比赛模式 | 15% | 单人模式、多人模式、职业模式 |
| 操控系统 | 10% | 操控手感、辅助系统、自定义操控 |
| 新手友好度 | 5% | 学习曲线、引导设计、信息密度 |
| 内容完成度 | 5% | 内容量、赛道数量、完成度 |
| 维度 | 权重 | 评分标准 |
|---|---|---|
| ------ | ------ | --------- |
| 玩法创新性 | 15% | 核心机制是否原创、是否有差异化竞争优势 |
| AI行为 | 20% | 敌人AI、巡逻模式、追击机制 |
| 氛围营造 | 20% | 视觉氛围、音效氛围、环境互动 |
| 恐惧机制 | 15% | 恐惧值、理智值、心理压力 |
| 资源管理 | 15% | 资源稀缺、资源分配、生存压力 |
| 叙事设计 | 10% | 恐怖故事、环境叙事、心理恐怖 |
| 新手友好度 | 5% | 学习曲线、引导设计、信息密度 |
| 内容完成度 | 5% | 内容量、敌人数量、完成度 |
评分等级参考：
输出 Markdown 格式报告，包含：
使用 scripts/extract_unity_data.py 从 Unity AssetBundle 中提取数据表：
python scripts/extract_unity_data.py <游戏包体目录> [输出目录]
参数：
<游戏包体目录>：包含 *_Data/ 的游戏根目录[输出目录]：可选，默认为 <游戏包体目录>/../extracted_data输出：
tables/ — 所有 TextAsset 数据表（.txt 格式）metadata.json — 引擎元数据使用 scripts/game_reviewer.py 生成基础评测报告：
python scripts/game_reviewer.py <游戏包体目录> [输出目录]
输出：
game_review_report.md — 基础评测报告deep_analysis_report.md — 深度玩法分析报告（需手动补充 AI 分析）共 2 个版本