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9.2 裂变模型与传播系数 K

把七个社交传播面收成一个可递推的传播系数 K：K = 每用户邀请数 × 接受率，用整数千分比递推多轮传播，算不同 K 值下累计用户是翘上去还是沉下去，再用 B 层基准扫描出 K = 1000‰ 这条「衰减 / 自增长」的分界线，并验证增长只由乘积决定、不依赖因子拆分。

8.1 成长线与数值曲线

把《合成小岛》的成长线拆成升级成本与产出速率两条整数比递推曲线：用 S 层脚本算出每级耗时、累计投入与满级总账，讲清成本增速与产出增速的比值才是成长线真正的节奏旋钮，并与站点既有的通用经济配置逐级对照，最后收成三条可落地的设计规则，全程整数递推、命令行可复现。

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6.2 循环时长与反馈密度

给核心循环装上时钟与密度：用配置把每一次可感知反馈数成一个事件，算出《合成小岛》每秒反馈次数，再用整数匹配函数把它映射到一条单峰心流曲线，并用 B 层基准做循环时长参数的敏感性分析，讲清为什么反馈不是越多越好、以及怎么判断当前落点偏冷还是偏热。

5.3 生命周期阶段与留存结构

把「玩家会留下来多久」从一句愿望变成一条可递推的留存曲线：用 D1 起点加早晚两段整数衰减参数，递推出《合成小岛》0–30 天留存，输出 D1 / D7 / D30 与逐日序列，产 JSON + CSV + SVG，并用 B 层做衰减参数的敏感性扫描与软告警。

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4.2 首包加载与冷启动约束

首包体积定下来之后，真正决定流失的是它要加载多久。本节用整数递推把体积折算成下载耗时，再叠一个随体积增长的冷启动初始化开销，套进一个带下限的线性进入率模型，产出三条带宽档位的曲线；B 层反过来算，给出目标进入率下各档位允许的首包上限与带宽敏感性告警。

3.3 品类选择加权评分与敏感度分析

给 8 条商业特征维度配上可调权重，把 8 个品类算成加权总分并排名，再做单权重 ±20% 敏感度分析与排名稳定性基准，回答哪些品类的名次对权重最敏感、哪些结论可以放心采信，是本章核心一节，也是卷一里第一个把 S 层仿真与 B 层基准并排给出的地方。

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3.2 品类的商业特征矩阵

给 8 个小游戏品类在开发成本、变现效率、留存天花板等 8 条商业特征维度上打分，做成一张 8×8 矩阵，并用 S 层脚本把矩阵算成可横向比较的分数：综合强度分与偏科极差，并指出均值能排序但不能替代决策，为下一节可调权重的加权评分与敏感度分析打底。

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2.3 从竞品到差异化机会

拆完竞品，下一步是找位置。本篇把「空白度 × 竞争度 × 变现力」做成可加权的机会矩阵，用整数算术给每个候选机会打分排序，再用 B 基准遍历权重网格，把机会分成「稳健」与「权重敏感」，产出可重跑的 JSON、CSV 与 SVG，全程不碰任何真实市场调研数据。

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2.1 榜单结构与品类分布

榜单不是一张排名表，而是一组可切分的结构切片。本篇给一套只依赖公开可观察机制与示例数据的榜单结构分析方法：把榜单聚合成品类分布，用 Top-N 占比与 HHI 衡量集中度，产出可重跑的 JSON、CSV 与纯 Python SVG 条形图与饼图，全程不碰任何真实平台后台数据。

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14.3 里程碑与风险缓冲

把静态的工时与成本排成一条带缓冲的时间线：给每个里程碑一个乐观/悲观人天区间，用可播种的整数 LCG 抽样算出各里程碑最晚完成时间与缓冲耗尽概率，再用 B 层扫描缓冲比例做敏感性分析，讲清 20% 缓冲为什么不够、以及该配多少才压得住超期风险。

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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。

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。

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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。

12.2 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。

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。

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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。

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1.3 市场规模、增长与结构性机会

「小游戏市场有多大」这句话本身就有三个口径。本篇用一套全整数的复合增长模型，把三情景逐年规模、终年变现结构与平台占比算成可复算的数字，再用一个 B 层基准证明：同一套模型在口径漂移下终年规模能差 93%，任何单一数字都不该被当真，只该当建模起点。

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1.2 平台生态与分发机制

分发的第一道闸门不是推荐算法，而是加载。本篇把平台生态拆成入口、闸门、转化三段，用一个全整数的漏斗模型算出：首屏包体从 2MB 增到 8MB 时，加载成功率与进入率各掉多少，弱网层为什么是决定生死的那 10%，以及不同分发位该配什么样的包体策略。

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