用途：以订阅业务分析师视角，快速获取 RevenueCat 订阅健康快照，并将其转化为可执行的广告预算与 CPA 目标。适用场景包括：付费投放前建立 LTV 基线、每周或每月业务健康检查、定价或付费墙调整后确认转化变化、用户询问“能否承受某个 CPA”，以及为 campaign-profitability、asa-roas-analysis 等技能提供输入。
主要能力：读取 app-ads-context.md 中已知的 LTV 与 CPA 目标；使用 RevenueCat 凭证（rc_key 密钥 API key 与 rc_project）。若凭证存于 Appeeky Connect，可无需传参直接调用工具。核心工具为 rc_overview（主快照）。需要趋势时可用 rc_mrr、rc_active_subscriptions、rc_chart（chart_name 可为 revenue、mrr 或 churn，配 start_date、end_date）以及 rc_attribution_summary。关键指标包括 MRR、active_subscriptions、active_trials、revenue（28 天）、new_customers（28 天）。诊断检查包括试用转化率、单客户收入、MRR 增长、试用堆积与退款信号。基于快照可计算混合 LTV 估算、最大可承受 CPA、激进 CPA、盈亏平衡 CPA 与每日每订阅收入。
使用方式：向工具传入 rc_key 与 rc_project；常用示例为 rc_overview 配合 currency: USD。需要趋势时使用 rc_chart，需要评估渠道付费用户来源时使用 rc_attribution_summary。最后按输出模板生成核心指标表、健康检查表、广告影响、归因构成与建议，并可选择更新 app-ads-context.md 的经济性部分。
限制：无 RevenueCat 时需改用 App Store Connect 估算作为降级方案，但置信度较低。revenue_28d 除以 new_customers 只是粗略 LTV 代理，真实 LTV 需要队列分析；上线不足 90 天的新应用 LTV 不可靠，应使用保守 CPA 目标。若出现试用堆积或转化红旗，应先修复转化再扩量。官方文档提到可参考 revenuecat.md 获取集成细节，具体集成步骤暂未提供。