用途
该技能面向 Godot 游戏的平衡性审计与重新校准，通过构建一个“源码驱动、零配置”的蒙特卡洛平衡实验室，用模拟结果而非人工拍脑袋来判断难度与经济系统是否合理。核心原则是：不在模拟中手抄游戏数值，而是在启动时解析 Resources / 源码，使下一次运行自动反映设计者的改动。
主要能力
- 抽象建模（Phase 0）：将游戏映射为会话（Session）、威胁（Threat）、防御/能动性（Defense/agency）、故障（Faults）、资源（Resources）、局内经济（In-run economy）、元经济（Meta economy）、评级（Grade）等抽象行，并写入
BALANCE_PLAN.md；未映射的行不参与模拟。 - 源码提取（Phase 1）：采用 Resource 优先的决策树，先运行
inspect再开始模拟，避免在 Resource 项目上使用正则农场式提取；仅对行内公式系数使用正则，并在发现非预期(default!)时停止修正。 - 模拟引擎（Phase 2）：以行为化的
PlayStyle×InputModel（鼠标 / 触屏 / 手柄）建模，包含移动端的SessionModel、带种子的SmallRng，并使用 rayon 并行独立任务。 - 分析与报告（Phase 3）：使用 Wilson / bootstrap 置信区间给出判定，辅以次要的能动性检查，并输出稳定的 JSON。
- 经济与留存（Phase 4）：分析生涯曲线、刷取行为、利息曲线、奖励节奏检查点。
- 调优生成（Phase 5）：按目标区间评分的暴力搜索，在 Resource-first 项目中输出
.tres。 - 类型适配（Phase 6）：对指标进行覆盖，并链接对应的领域技能链。
- 校准（Phase 7）：在完整矩阵签署前，用 3–5 个黄金用例与无头 Godot 对比（除非在 Phase 0 记录豁免）。
使用方式
提供 CLI 契约（需按 Phase 0 扩展 clap 桩）：
balance-lab inspect
balance-lab simulate --level 3 --style average --runs 1000
balance-lab career --style casual --runs 200
balance-lab mode <key> --runs 500
balance-lab bruteforce --level 4 ...
balance-lab gen-level ...
balance-lab calibrate --cells golden.json
balance-lab --json <any command>
balance-lab --seed 42 <any command>
随附资源包括：平衡实验室模板（Cargo.toml + src/，复制到 tools/balance_lab/）、启动脚本 balance_lab.ps1 / balance_lab.sh、CI 感知的快照差异工具 compare_balance_snapshots.py，以及稳定的 --json 字段契约。
目标区间与判定规则
目标区间按 style × input_model 单元格定义，默认输入模型为鼠标：afk 胜率 5%–55%、casual 55%–90%、average 70%–95%、pro 90%–100%；触屏对应的 casual 为 55%–90%、average 65%–92%、pro 85%–100%。只有所有模拟单元格都落在区间内，关卡才算合格。若游戏在移动端发布，矩阵必须包含触屏输入模型；鼠标上合格但触屏上过难的关卡判为过难。
CI 判定规则：搜索/工作阶段每格 100–300 次运行，95% 置信区间与目标区间重叠即为 OK，否则为 TOO_HARD / TOO_EASY / INCONCLUSIVE；签署/DoD/快照阶段每格至少 1000 次，要求每个风格 × 已发布输入模型的 95% CI 完全落在区间内。战斗、教育、放置类游戏常以其他主指标替代胜率，需在 Phase 0 设定。
适用场景
关卡不公平、商店不可达、刷取漏洞、利息曲线断崖、内容更新后的重新校准、CI 中的平衡 JSON 差异检测等。
限制与禁止事项
资料明确列出大量禁止行为，包括：不得硬编码游戏数值或跳过已有 Resources / .tres；不得跳过内嵌公式；不得只模拟最优玩法；不得把人类建模为瞬时反应；不得对移动端复用桌面反应/点击参数；不得假设移动端会话不中断；不得让依赖精确度的机制未在触屏模型下测试；不得跳过元游戏；不得使用无种子或 HashMap 哈希的种子路径；不得在 rayon 任务间共享 RunState / RNG；不得从未经校准的物理/AI 模型声称数学平衡；不得仅凭单一平均值或点估计判定；不得在未检查资源流的情况下宣称可通关；不得将难度与经济分开平衡；不得在过度削弱刷取后不复查商店可达性；不得仅用 AFK→pro 的 PvE 区间平衡 PvP；不得孤立调优单个会话；不得接受未经模拟验证的生成内容；不得在 Resource-first 项目中生成 .gd 工厂；不得跨游戏源码编辑缓存 GameData；不得让设计者手动编译；不得仅用 stdout 面向智能体。
定价、价格、平台支持范围等具体信息暂未提供。