用途：为游戏提供与品类无关的玩法分析能力，覆盖玩家事件追踪、留存（D1/D7/D30）、参与漏斗、会话分析与 A/B 测试埋点。存储使用 Drizzle ORM + PostgreSQL，Redis 用于高吞吐事件缓冲。
主要能力：事件追踪（noun_verb 命名，如 level_completed、item_purchased、match_ended）；会话显式追踪（session_started、session_heartbeat、session_ended，服务端 5 分钟空闲超时关闭孤儿会话）；按注册日期分组的队列留存分析（区别于 DAU）；可配置的有序漏斗与逐步流失统计；通过事件属性 experimentId 与 variant 做 A/B 测试标记。
使用方式：依赖 postgres-game-schema 与 redis-game-patterns。安装：bun add drizzle-orm @neondatabase/serverless ioredis 与 bun add -d drizzle-kit。复制 boilerplate/analytics-schema.ts 与 boilerplate/analytics-client.ts，生成并运行迁移：bunx drizzle-kit generate、bunx drizzle-kit migrate。初始化 AnalyticsClient({ redis, db }) 后，在游戏代码中调用 analytics.track(...)（fire-and-forget，不在游戏循环中 await），会话用 analytics.trackSession('start'|'heartbeat'|'end')。事件先 LPUSH 到 Redis 列表，再由 worker 批量 flush 写入 PostgreSQL。留存查询与事件目录见 templates/retention-dashboard.md 与 templates/event-catalog.md。
适用场景：需要测量玩家行为、留存与漏斗，并希望分析写入不阻塞游戏逻辑的团队。
限制与注意：每个事件必须带 userId、sessionId、timestamp、version、platform 五个字段；分析表与玩法表分离，事件表 append-only；需规划事件量（如 10K DAU 约 500K 事件/天），按 createdAt 分区、归档 90 天以上数据、用物化视图或预聚合表；避免事件爆炸、事件中携带 PII、把留存与 DAU 混淆、在游戏循环中同步写库、硬编码漏斗步骤；大规模下需采样策略。具体收费、平台与效果资料暂未提供。