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Evilom 0a2a2e811a feat: 整理总结进 Obsidian 知识库

- 创建 DC战略研究知识库.md 主索引
- 创建文件附件索引.md
- 创建 AI-Agent工作流体系.md
- 创建竞品分析方法论.md
- 更新人物页面（黄静雯、李志健、夏莲、陈楚真、王雨默、林云龙）
- 更新 MOC 页面链接
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知识库结构：
- 00-MOC：3 个主索引页面
- 01-产品研究：10 个页面
- 02-方法论：7 个页面（新增 2 个）
- 03-项目落地：3 个页面
- 04-人物：6 个页面（新增 4 个）
- 05-行业趋势：2 个页面
- 06-数据与索引：4 个页面（新增 1 个）

2026-06-03 10:57:47 +08:00

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竞品分析方法论

返回 DC战略研究知识库

概述

团队形成了一套系统的竞品分析方法论，结合AI工具实现自动化分析。

分析框架

1. 产品机制拆解

核心循环分析
系统结构拆解
数值模型提取
商业化设计分析

2. 市场表现分析

下载量/DAU趋势
收入/流水数据
用户评价分析
竞争格局定位

3. 技术实现分析

技术栈选择
性能优化策略
架构设计特点

AI工具应用

Game Analyst Agent

六大能力：

自主界面探索（Android模拟器+浏览器双模式）
机制规则+数值提取（AI视觉模型）
多游戏横向对比（HTML对比矩阵）
活动追踪与时间线
市场数据采集（七麦/SensorTower）
决策报告生成

成本：探索阶段免费，分析阶段24h连续运行<1元

研究案例

花园世界深度研究

产品机制拆解（四层结构）
商业化模型分析（极致消耗、社交拉氪）
美国版策略研究（六面承重墙）
资源经济系统分析

云湖项目选择

市场机会评估
竞品对标分析
立项风险评估

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竞品分析方法论

概述

分析框架

1. 产品机制拆解

2. 市场表现分析

3. 技术实现分析

AI工具应用

Game Analyst Agent

研究案例

花园世界深度研究

云湖项目选择

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