8.1 北极星指标与指标树
把北极星指标从「拍脑袋定的一个数」变成一棵可校验的指标树：用配置驱动的《王朝纪元》指标树（10 个指标、根为周活跃领主数），机械校验父子关系、口径唯一与无重复定义，并让校验器自证会报错，S 层脚本产出 JSON + CSV + SVG，讲的是口径与采集框架。
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7.3 灰度、放量与回滚
版本做完不等于能安全上线。本节把灰度写成配置：用 FNV-1a 分桶决定「放多少」，用硬/警告两级阈值决定「继续、暂停还是回滚」，并用《王朝纪元》的真实跑数，演示一次 50% 直跳 100% 的翻车，以及拆成小步后顺利放量的完整过程与代价。
7.2 内容产能与排期
上一节定下了版本列车的到站日期，本节回答「能不能做完」。用每个任务的人天估计与各职能每日产能，算出确定性完成日与瓶颈职能，再用蒙特卡洛把点估计变成区间，量化排期的系统性乐观偏差，并用《王朝纪元》版本的真实跑数，给出留缓冲与砍需求两类可执行决策。
7.1 版本列车与赛季结构
版本列车决定 SLG 的内容供给节奏。本节把赛季结构、里程碑与依赖写成可校验的配置，用 bastion 脚本逐日扫描团队负载，一次抓出依赖倒置、里程碑间隔不足与资源冲突三类排期事故，并用《王朝纪元》的四车列车跑出可复现的真实报告与对应修复动作。
6.3 新手引导的信息架构
把新手引导建模为「前置链 + 状态机」：每一步有前置步骤与基础通过率，前置为 AND 语义时瓶颈由最难过的一步决定。用脚本仿真分步流失漏斗，算出最终转化率并定位流失最大的步骤，输出 CSV 与漏斗图，含可跑的 Python 仿真与 TypeScript 状态机原型。只谈信息架构与步骤编排，不谈视觉表现。
6.2 操作路径与点击成本
把高频操作的最短点击路径建模成图上最短路问题：边权是一次跳转的点击成本，用 Dijkstra 求主界面到目标功能的最少点击次数，再按操作频率算加权平均点击成本，最后与设计预算做基准对照。含可跑的 Python 仿真、TypeScript 原型、CSV 明细与软告警基准。
6.1 主界面框架与信息层级
把 SLG 主界面写成一张有向图：节点是界面、边是一次跳转、层级决定信息深度。本节用脚本从主城做 BFS，算出每个功能的跳转深度、可达性与没有入口的孤儿界面，并给出主界面扇出与层级规范怎么定的可量化依据，附可跑脚本与 SVG 图。只谈信息架构，不谈视觉与美术。
5.3 跨模块契约与接口约定
状态归属解决了「谁有权写」，这一节解决「一个模块怎么请求另一个模块去写」：用 TypeScript 接口把每个模块的写状态、读状态、命令与事件写死，再用 node --test 断言「同一份状态被两个模块写」「写了不属于自己的状态」一定被检出，让模块契约变成可执行的边界。
5.2 数据流与状态归属
功能树钉死了「功能归谁」，这一节钉死「状态归谁」：每份状态有且只有一个写者，可被多个模块读。用《王朝纪元》9 份状态的归属表校验单写者、归属一致与引用有效，再用耦合度基准把「活动模块读了四个模块的状态」这类越界软告警出来，让模块边界真正稳固。
5.1 功能树与模块职责
把 SLG 的功能清单变成一棵可校验的树：模块是产品侧的职责单元，功能是玩家可感知的最小交付点。用《王朝纪元》8 模块 22 功能的配置，校验唯一归属、无悬空引用、无环、无孤儿与模块覆盖，把「模块职责」从口头分工变成每次改配置都会报警的有守卫的不变量。
4.3 耦合与解耦：什么时候不该拆
前置依赖只是耦合的一层：本节把系统之间「读写了谁的数据」写成非结构耦合边，用 S 层脚本合并结构边与数据、时序边，算出每个系统的扇入、扇出、耦合分与变更影响半径，再用 B 基准给出软告警，最后讨论解耦为什么不是越多越好、什么时候该留着耦合不拆。
4.2 解锁节奏与前置链
解锁节奏不是拍脑袋定天数：本节把每个系统的前置链与天数门槛写成一张门槛表，用 S 层脚本逐日推进，算出「第 N 天解锁第几个系统」的时间轴与累计曲线，再用 TypeScript 原型测试断言它与 Python 侧逐位一致，并解释为什么「前置满足」不等于「当天就能开」。
4.1 系统清单与依赖图
把《王朝纪元》的 18 个系统写成结构化 JSON 清单，用 S 层脚本对依赖图做四问校验：悬空依赖、环、孤儿、根可达。脚本一次跑清并产出拓扑序 CSV 与分层 SVG，再用一段故意造环的坏数据确认校验器真的会报错，为后续的解锁节奏与耦合判断立好可复用的底座。
3.3 长线目标与追求感
把 SLG 的长线目标做成可校验的台阶刻度：给定每日发展度收入，算出《王朝纪元》8 级目标的达成日与相邻间隔，用「追求感带」判定每个台阶是太密还是太疏，并让 Python 与 TypeScript 两侧算出逐位一致的结果，把追求感从口头判断变成可回归的断言。
3.2 日/周/赛季三级节奏
把 SLG 的节奏拆成日、周、赛季三层时钟：用 24 小时行为密度曲线与行为锚点算出峰均比 266%，用周权重找到峰值日，用赛季相位划开荒到结算共 70 天，并给一个 B 层基准把设计曲线与均匀基线对照，说明为什么日峰均比可以高、周峰均比却要克制。
3.1 资源循环与行为闭环
把 SLG 的核心循环从「一张画着箭头的示意图」变成可判定的有向图：用配置驱动的《王朝纪元》行为闭环（7 节点 9 边），校验弱连通、强连通分量、最短回环与悬空汇点，并讲清为什么闭环的定量仿真要留到第 12 章再做，Python 与 TypeScript 两侧判定逐位一致。
2.3 生命周期阶段与体验目标
把「第 1 天留人、第 7 天养成、第 30 天沉淀」从口号变成可仿真的阶段模型：定义《王朝纪元》四阶段与其体验目标，用阶段日留存千分比推出 90 天留存与活跃曲线，并用一个 B 基准把曲线与目标留存点做残差对照，让阶段边界成为可检验的拐点。
2.2 付费意愿分层
把「谁愿意花钱」从一句运营直觉变成一条可仿真的意愿轴：定义《王朝纪元》五层意愿分层，用动机原型的意愿基准加扰动抽出万人样本，算出各层占比、相对目标的偏差与每层的主导原型，并把同一份配置在 Python 与 TypeScript 两侧复算，全程只做画像、不碰任何定价。
2.1 玩家类型与动机模型
把「玩家为什么玩」从一句访谈结论变成可仿真的权重向量：定义《王朝纪元》五种原型的动机权重，用带种子的确定性 PRNG 抽出万人样本，算出人群占比、动机均值与 P90，并把同一份配置在 Python 与 TypeScript 两侧跑到逐位一致。
15.3 修复流程与回滚预案
识别出事、归类出事之后，最后一节回答出事那一刻该做什么。先把处置拆成发现、止血、定位、修复、补偿、复盘六步，再把最难的决策——回滚——切成三条边界：哪些能回滚、哪些只能补偿、哪些只能接受。配一段可跑的仿真，把「发多了资源」的一次事故在三种处置下算成货币通胀与玩家损失，并给出等权代价最小的推荐。