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13.3 收入预测与情景分析
把收入模型从单点变成区间：用悲观 / 基准 / 乐观三档整数假设参数跑出月收入对照表与区间比，再用 B 层敏感性基准把六个输入参数按「对结论的影响」排序，回答哪个数错了最致命、哪个数可以放心估，并说明排名要结合扰动口径一起读，给收入预测一个可决策的区间。
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13.2 混合变现的收入结构
把 ARPDAU 拆成 IAA : IAP 的整数千分比，用广告负载与 ARPPU 两个整数百分比改写基准口径，跑出广告主导、均衡混合、内购主导三种结构的收入构成，产出 CSV 与堆叠 SVG，并说清「结构」到底改变了什么、为什么几乎不改变总收入。
13.2 沉淀机制与回收活动
同一段经济，叠加不同的沉淀与回收组合，存量曲线会走到哪？本节用《王朝纪元》跑 150 天：升级消耗、仓库税、交易税三档沉淀，限时兑换、赛季宝箱、拍卖行抽水三档回收，对比四种组合的终值与末段斜率，得出「沉淀决定稳态高度、回收决定到达速度」的结论。
13.1 通胀症状与成因
经济生病了，第一步是能诊断。本节把「通胀 / 通缩 / 健康」从口头判断变成可判定的量：读一段存量时序，算出存量、价格、交易三组日均变化率，再归因到产出侧、消耗侧或外部注入；用《王朝纪元》五个场景验证判定与归因，并给出判定稳定性与余量的 B 层基准。
13.1 收入拆解：DAU × ARPDAU
把日收入拆成 DAU × ARPDAU 的乘法链：IAA 用「人均广告请求次数 × 填充率 × eCPM」、IAP 用「付费率 × ARPPU」，一份整数 config 驱动，产出 JSON、CSV 与 SVG 收入阶梯，并说清每个因子各自的口径与边界。
12.3 原型迭代与决策
把可玩性观测翻译成继续、调整、砍掉三个决策：用 P 层 TypeScript 内核按北极星达成率与止损线判定，用 node --test 锁死四个构建的结论，再打包成单文件 HTML 交互原型，用 Playwright 无头采样状态、断言 canvas、验证确定性并截图。
12.2 闭环仿真与稳态判定
把产出与消耗合起来跑 180 天多玩家闭环仿真：300 名玩家、确定性 PRNG、逐日结算存量，判定经济是否收敛到稳态。输出 JSON、CSV 与纯 Python SVG 三曲线（存量/日产/日耗），并给出稳态偏差基准——第 170–180 天存量相对波动，软告警不硬失败。
12.2 可玩性指标与测试方法
可玩性指标怎么测、测出来的数字有多大把握：用 S 层脚本对首局完成率、单局时长、重玩率做整数递推采样并配 Agresti–Coull 置信区间，再用 B 层脚本看半宽随样本量如何按 1/sqrt(n) 收缩，最后讲清模拟样本与真实测试的差距。
12.1 存量/流量模型
把「存量 = 历史产出 − 历史消耗」写成方程，推导稳态条件：产出速率 = 消耗速率。用伐木场产出曲线与消耗曲线求数值解，讲清楚稳态是设计出来的——产出增速只要不低于消耗增速，稳态就不存在。附可跑的 S 层脚本与 TypeScript 原型。
12.1 原型范围与验证目标
把玩法原型从「做一个演示」拉回「验证假设」：用 D 层配置声明原型范围、验证目标与指标注册表，用 S 层门禁脚本断言每个验证目标都绑定可测指标、北极星恰好一个、区间型目标上下界有序，让做什么、不做什么、拿什么指标验收都在动手写代码前先固化下来。
11.3 立项决策与止损线
把「累计投入 vs 预期回收」做成可调参数的止损线模型：S 层脚本在五个检查点算回本千分比并判定继续/观察/止损，B 层脚本做目标回收 sweep 与阈值扰动，找出最影响结论的假设，讲清立项决策到底什么时候该停手，并附一张可复用的止损决策自检表。
11.3 消耗曲线仿真
把 11.1 的养成消耗与 11.2 的市场回收汇总成一条 N 天消耗曲线，用 S 层脚本跑出每天各消耗槽的明细与合计，再用 B 层基准对活动强度做蒙特卡洛抖动，量化总消耗的 P10–P90 带宽。闭环（产出与消耗一起建模）留给第 12 章。
11.2 税率、手续费与消耗弹性
摩擦成本怎么设计：税率太高玩家绕过市场、回收不足，太低又回收不够。本节用 S 层仿真把税率从 0% 扫到 20%，画出回收量、交易量、玩家净收益三条曲线，找到拉弗拐点，并用 TypeScript 原型与断言验证同一份配置两侧逐位一致，最后给出保守取值的建议。
11.2 开发预算与排期估算
把《合成小岛》首版开发从立项到上线拆成七个里程碑，用「人力 × 工时 × 单价」做整数递推算出累计投入与累计工期：S 层脚本产出里程碑 CSV 与甘特式排期条形图，并讲清串行排期的三条读法、里程碑依赖关系与预算估算的常见误区，附一张可复用的自检表。
11.1 消耗槽与养成消耗
资源到哪去：本节盘点 SLG 的六类消耗槽（建筑升级、科技研发、兵种训练、行军消耗、伤兵治疗、交易税），区分线性、指数、分段三种消耗曲线形态，并用 S 层脚本从 config/buildings.json 算出各等级升级成本表，折算成「回本时间」与产出速率对照。
11.1 一页纸设计与立项文档
把立项决策压缩成一张可校验的一页纸：用配置驱动《合成小岛》的十个必答问题，覆盖做什么、做多少、凭什么停三段，再用 S 层脚本逐项断言必填项是否齐全、答案字数是否达标，产出 CSV 与完整度条形图，并讲清一页纸与详细设计案的分工边界，附可复用的自检表。
10.3 变现与体验的平衡
把「广告放多少」从拍脑袋变成可算的权衡：用一份整数配置刻画「频次越高收益越高、但整体留存乘数越低」，把两条曲线乘起来得到净 LTV，扫出净 LTV 最大的频次；再用 B 基准扰动收益与留存惩罚系数，验证最优频次稳不稳、哪类参数才真正需要实测。
10.3 产出曲线仿真
把 10.1 的建筑产出、10.2 的离线效率与脉冲型产出源汇总成一条 N 天产出曲线，是本节的落点。我们用一段 S 层脚本仿真 60 天产出并对累计曲线做幂律拟合，输出 JSON、CSV 与纯 Python SVG；再用一段 B 层脚本把曲线在锚点日与设计目标做残差对照，超阈值只软告警不硬失败。
10.2 产出与时间的关系（在线/离线/回归）
同一份产出速率表，在线玩家与离线玩家拿到的资源并不一样。本节讨论离线产出该不该有、上限怎么设、回归玩家怎么补，并用一段 S 层脚本对比无离线、有离线、有上限离线三种方案 30 天的资源曲线，输出 CSV 与纯 Python SVG，再用 TypeScript 原型断言同一组数字。
10.2 IAP 内购与混合变现结构
把内购从「摆几个礼包」变成有结构的收入来源：先按付费动机区分去广告、加速、装扮、成长四类内购点，再用一份配置把《合成小岛》的内购点写成价格加日均购买率，用整数脚本算出 IAA 与 IAP 的收入构成千分比，并讨论去广告月卡与广告收入之间的结构性张力。