用途：通过协作式、分步式的发现流程，产出完整的游戏架构决策，覆盖引擎选择、系统设计、联网与技术模式，以减少 AI 智能体在实现阶段的冲突。
使用方式：先解析工作流配置块，命令为 uv run {project-root}/_bmad/scripts/resolve_customization.py --skill {skill-root} --project-root {project-root} --key workflow；脚本失败时按 base→team→user 顺序合并 {skill-root}/customize.toml、{project-root}/_bmad/custom/{skill-name}.toml 和 .user.toml。随后依次执行 prepend 步骤、加载持久事实、读取 {project-root}/_bmad/gds/config.yaml 中的 user_name 与 communication_language、以对应语言问候用户、执行 append 步骤，再进入主流程。主流程采用微文件架构，从 {installed_path}/steps/step-01-init.md 开始，逐步推进且每步需用户确认。
数据与知识：使用 decision-catalog.yaml、architecture-patterns.yaml、pattern-categories.csv、engine-mcps.yaml，以及按所选引擎仅加载对应片段（godot/unity/unreal/phaser/roblox）。
限制：资料仅描述工作流机制，未提供具体收费、平台支持范围或效果数据；文档状态在 frontmatter 跟踪，采用附加式构建。