Game Opportunity Agent Skill

Game Opportunity

把游戏平台的新 URL 变成可直接挑选的建站候选。商业判断看今天的搜索需求、竞争盘面和可玩供给；

游戏发布时间只负责标注新旧，老游戏同样可以进入优先队列。

任务入口

| 任务 | 动作 | 固定产物 |

|---|---|---|

| discover | 抓取全部平台 sitemap、按站点路径过滤、与上次快照做 diff | .rankup/demand/game-review/YYYY-MM-DD-discovery.json |

| radar | 扫描 24 小时发布源与玩家社区，提取刚出现的游戏名、别名和玩法词 | .rankup/demand/game-review/YYYY-MM-DD-radar.json |

| collect | 依次完成 discover 和 radar，供早间自动任务使用 | 上述两个输入文件 |

| evaluate | 验活、合并实体、查量/KD/趋势/SERP/供给、排序 | .rankup/demand/game-review/YYYY-MM-DD-candidates.json 与 YYYY-MM-DD-report.md |

| daily | 依次完成 discover、radar 和 evaluate | 上述全部产物 |

所有任务都走同一个真实入口：

node game-opportunity/scripts/game-opportunity.mjs <discover|radar|collect|evaluate|render|daily>

用户只说“运行小游戏监测”时执行 daily。自动任务分成 collect 和 evaluate 两个时段：平台增量与

24 小时雷达先形成稳定输入，量化评估再查面板并生成最终日报。daily 用于随时手动完整重跑。

radar

24 小时内的新名字先从发布源和玩家现场发现，再进入搜索量验证：

• 供给端：游戏平台 sitemap、itch.io 最近 7 天、GameJolt Hot、Poki / CrazyGames 新游位、

Scratch / Cocrea、SteamDB New & Trending、GitHub 游戏仓库与 App Store / Google Play 新游戏；

• 玩家端：Reddit 的 r/WebGames、r/playmygame、r/IndieGaming、玩法垂直社区；
• 传播端：YouTube 当日上传、X 最新帖，以及目标语言的本地游戏论坛；
• 搜索端：Google Trends 实时热搜、7 天曲线和 related rising，以及 Google Autocomplete / Related

Searches 里的 play <name> online、<name> unblocked、<name> html5 等长尾萌芽；

• 验证端：Similarweb 最近 28 天关键词与流量去向、Semrush 分国家搜索量与 KD。

使用 Agent Reach 当前可用后端读取社区；桌面登录态优先走 OpenCLI：

opencli reddit search "<游戏名>" --sort new --time day --limit 10 -f json
opencli youtube search "<游戏名> game" --upload today --sort date --limit 10 -f json
opencli twitter search '"<游戏名>" since:<YYYY-MM-DD>' --product live --limit 10 -f json

同时搜索 new browser game、playable demo、release trailer、HTML5 game 与各语言对应表达，

从正文、标题和落地链接提取新实体。每条雷达记录保存 firstSeen、来源 URL、发布时间、互动量、

可玩链接、语言、市场和别名。同一作者、官方账号及相同文案的跨社区发布合并为一个 campaign；

独立发布者、平台类型和非官方互动分别计数。雷达线索先进入验证队列，达到下方早期爆发闸门后升级。

新词按首次发现后的第 3、7、14、28 天复查。早期保存 volumeStatus: not-yet-observed，继续用

社区增速、跨平台重复、可玩供给和 Trends 判断；搜索量出现后再并入常规 KD、SERP 和国家筛选。

Similarweb 用于最近 28 天的关键词、国家和流量去向验证，Semrush 用于分国家搜索量与 KD。

外部需求双轨闸门

站内新增页、首页入口和 sitemap 批量更新时间负责发现候选。外部需求分从独立 Google SERP、本地

搜索量、Trends、竞品自然搜索词，以及非官方社区传播中取得。

搜索需求轨

| 项目 | 分值 |

|---|---:|

| 目标国家精确词月搜：1–99 / 100–499 / 500–1999 / 2000+ | 5 / 10 / 15 / 20 |

| Google 前十存在多个独立域名且意图与游戏一致 | 10 |

| 30 天或 7 天 Trends 形成连续曲线并向上 | 10 |

| Similarweb 能在竞品自然搜索词中看到该词 | 5 |

| KD：≤30 / 31–40 / 41–50 / >50 | 15 / 12 / 8 / 3 |

| SERP 有低权重、新页面或独立站空位 | 10 |

| 可玩供给 / 移动端稳定 / 两天内可上线 | 10 / 5 / 5 |

| 目标国家与搜索意图匹配 | 10 |

精确词、玩法大类和多语言变体分别打分。独立单游戏站采用“全球精确词月搜超过 1,000，或目标国家

精确词月搜至少 500 且意图高度一致”为初始闸门；更小的词进入合集页或继续观察。候选再计算 KGR

（allintitle 结果数 ÷ 月搜）：社区初筛线为 KGR <0.25 或 allintitle <100；同时查看 EMD 与前十

专业站占位。总分 70+ 进入 quick-ship，50–69 进入 priority-research，其余进入 watch。

早期爆发轨

面板尚未形成数据时，保存 4 小时、24 小时、7 天三个快照，并以去重后的 campaign 计算：

| 项目 | 初始通过线（先运行 1–2 周回测再校准） |

|---|---|

| 24 小时非官方独立发布者 | ≥3 |

| 独立平台类型 | ≥2（如 Reddit + YouTube） |

| 24 小时发布速率 / 前 7 天日均 | ≥3 倍 |

| 非官方互动或观看 | ≥20 次互动，或 ≥500 次观看 |

| 搜索萌芽 | Trends rising、Autocomplete 长尾、相关查询或新 SERP 页面命中一项 |

| 可玩供给 | 已有可打开的网页游戏、demo 或稳定 iframe |

前四项全部达到并在 4 小时复查后继续增长，进入 priority-research；再取得搜索萌芽与可玩供给，

升级为 quick-ship。这些数字是自动化的第一版校准值：每天保存命中与后续真实搜索结果，运行 1–2 周

后按成功样本调整。每个发布者的账号、文案、落地链接和发布时间都保存在证据里，方便识别自然扩散

与集中推广。

新词用 7 天、30 天窗口看加速度；有历史的玩法词再看 3 年、5 年窗口，区分长期向上与短时毛刺。

同一痛点在 3 个以上独立平台重复出现，记录为跨平台需求证据。

数据边界

• 平台清单：.rankup/demand/game-platforms.json
• sitemap 快照：.rankup/demand/game-sitemap-snapshots/
• 发布源快照：.rankup/demand/game-radar-snapshots/
• 原始报告、KD 输入与结果、候选 JSON、日报：.rankup/demand/game-review/
• 长期候选与判断：.rankup/research.md

这些都是当前项目自己的数据。复用规则和脚本保存在本 Skill、Rankup 与 Backlink 中。

discover

在仓库根目录执行：

node game-opportunity/scripts/game-opportunity.mjs discover

平台配置里的 include、exclude、kind 和 timeout 分别负责游戏路径、杂页路径、内容类型和

单站抓取窗口。保留每个平台的独立快照与统计，让报告可以按平台、语言和市场回溯。

evaluate

先运行入口脚本生成当天候选队列并验活：

node game-opportunity/scripts/game-opportunity.mjs evaluate

1. 验证并归并

读取当天 discovery JSON，对新增 URL 依次完成：

• 直接 HTTP 检查状态、最终 URL、正文长度和标题；
• 用 Jina Reader 提取可读正文；
• 页面依赖登录态或浏览器渲染时，用 OpenCLI 读取；
• 按 canonical、游戏名、slug 和 iframe URL 合并同一游戏的多语言页面；
• 分成 playable-game、new-on-platform、game-adjacent、stale-url。

new-on-platform 表示监测站今天刚收录；另行查明游戏首次发布时间。两者同时写入报告。

2. 生成关键词

每个有效实体提取 1–3 个真实搜索表达：游戏名、目标语言名、玩法大类。每个词带上 gl、hl、

来源 URL 和实体 ID。多语言市场分别查询，不把英文数据套给本地语言。

3. 查询竞争与需求

先批量查询哥飞 Web.Cafe 的 KD 与 SERP 盘面：

node rankup/scripts/seo-webcafe.mjs kd \
  --batch ".rankup/demand/game-review/${TODAY}-kd-input.txt" \
  --spacing-ms 6500 \
  --out ".rankup/demand/game-review/${TODAY}-webcafe-kd.json"

Web.Cafe 结果用于 KD、首页/内页构成、最弱竞争者和链接预算。搜索量、CPC 与全球量使用：

node backlink/scripts/semrush-keyword.mjs \
  --kw-file ".rankup/demand/game-review/${TODAY}-keywords-<db>.txt" \
  --db <db> \
  --bulk \
  --out ".rankup/demand/game-review/${TODAY}-semrush-<db>.jsonl"

每个文件只放同一个国家库的词，--db 始终显式填写；批量页一次提交最多 100 个词。第一轮得到

当地搜索量、KD、CPC、竞争程度和意图。进入候选组的词再用单词模式读取全球量和主要国家：

node backlink/scripts/semrush-keyword.mjs --kw "<keyword>" --db <primary-db> \
  --out ".rankup/demand/game-review/${TODAY}-semrush-<keyword>-countries.json"

globalVolume 表示全球合计，byCountry 表示页面列出的主要国家。把这些国家和项目目标市场分别

建立 <db> 批量文件，再取各地自己的量与 KD。Semrush 的零值单词单独复查一次。趋势用

rankup/scripts/gt.py 查询 12 个月、30 天和 7 天窗口。对可玩候选提取 iframe 或游戏入口，记录

HTTP 状态、加载页、移动端与全屏线索。

4. 排序

把候选放进三组：

• quick-ship：页面可读、供给可玩、搜索量已确认、KD 或 SERP 存在可竞争空间；
• priority-research：已有需求信号，还需要补一项供给、趋势或竞争证据；
• watch：游戏相关信号成立，等待下一次平台、趋势或搜索量信号。

老游戏按当前量、当前 KD、当前 SERP 和当前供给进入同一套排序。把失效 URL 单独汇总，便于清理

sitemap 噪声。

5. 写回并生成日报

把量化结果写成 .rankup/demand/game-review/YYYY-MM-DD-evaluation.json，格式为

{"candidates":[...]}；每项用 entityId、名称或 URL 与队列合并。然后执行：

TODAY=$(date +%F)
node game-opportunity/scripts/game-opportunity.mjs render \
  --evaluation ".rankup/demand/game-review/${TODAY}-evaluation.json"

入口脚本固定生成日期文件和两个稳定入口：

• .rankup/demand/game-review/latest.json：机器可读候选；
• .rankup/demand/game-review/latest.md：给用户阅读的最新日报。

日报按 develop、research、watch 三组展示，每个候选必须有发现页、可玩页或证据链接，带目标

市场、当地量、全球量、KD、可玩状态和一句下一步。自动任务完成时直接把三组 List 与这些链接返回

给用户，由用户决定继续调研或创建网站开发任务。

前一日的 research/watch 会自动续带；首次发现后的第 3、7、14、28 天在 carryForward.recheckDue

标记复查。新候选始终排在续带候选之前。

JSON 产物

YYYY-MM-DD-candidates.json 至少包含：

{
  "date": "YYYY-MM-DD",
  "sourceReport": "...-discovery.json",
  "stats": {},
  "candidates": [
    {
      "entityId": "...",
      "names": [],
      "urls": [],
      "platforms": [],
      "languages": [],
      "markets": [],
      "pageType": "playable-game",
      "firstSeen": "...",
      "gameReleasedAt": "...",
      "reachable": true,
      "playable": true,
      "embed": {},
      "keywords": [],
      "demandProof": {"track": "search", "score": 0, "evidence": []},
      "promotionRisk": {"internalLinks": false, "campaigns": 0, "independentPublishers": 0},
      "trend": {},
      "decision": "quick-ship",
      "reasons": [],
      "nextAction": "..."
    }
  ]
}

每个 keywords[] 条目保存关键词、市场、语言、Web.Cafe KD、SERP 形态、Semrush 本地量、全球量、

主要国家量、CPC、Semrush KD、查询时间和原始结果文件。日报用表格列出候选、量、KD、可玩性、

结论和下一步。

完成判定

• discovery 报告存在，并给出成功、baseline、失败和新增数量；
• 每条新增 URL 都有可访问性结论；
• 多语言重复页已经合并；
• 每个进入排序的候选都有供给状态和至少一组市场关键词数据；
• JSON 与 Markdown 数字一致，所有私有产物都位于 .rankup/。
• latest.json 与当日 candidates 一致，latest.md 与当日日报一致；
• 最终回复包含 develop/research/watch 三组候选和可点击来源链接。