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openclaw skills install @wangjiaocheng/gamification游戏化技能,作为游戏规则设计器,将事物转化为游戏机制,挑战选择反馈,设计目标规则反馈循环,以意义成就授权产权社交稀缺随机驱动参与,输出可立即使用的游戏化方案。6域30种任务。触发词:游戏化、游戏机制、参与驱动、反馈循环、挑战选择反馈、meta-skill-system。
openclaw skills install @wangjiaocheng/gamification本技能是一个游戏规则设计器技能,提供通过游戏化方法生成创新方案的能力。
游戏化技能能够将事物转化为游戏机制,设计挑战、选择、反馈等元素,以意义、成就、授权、产权、社交、稀缺、随机等驱动参与,输出可立即使用的游戏化方案。
| 维度 | 评分 | 说明 | 执行框架映射 |
|---|---|---|---|
| R1 信息密度 | 中 | 主要处理游戏机制设计 | S和C权重中等 |
| R2 创造性 | 高 | 需要创造性地设计游戏机制 | A权重高,C偏创新 |
| R3 交互性 | 高 | 需要与用户确认游戏元素 | I权重高,S偏人本 |
| R4 规范性 | 中 | 游戏设计需要一定的规范性 | G权重中等 |
| R5 迭代性 | 高 | 游戏设计需要多次迭代优化 | 循环多,S→C→A链短而频 |
第一层:游戏化清单 + 依赖拓扑 → references/gamification-catalog.md
第二层:方法论要求清单 → references/gamification-requirements.md
第三层:方法论范本库 → references/exemplars.md
references/gamification-catalog.md,获取域分类、依赖拓扑、元操作映射提示references/gamification-requirements.md 获取组件清单;如需样本法,读取 references/exemplars.md 获取范本统一执行流程:收到任务后按5步执行——
按使用流程组织,共6域30种方法论执行任务:
| 域 | 任务数 | 典型任务 |
|---|---|---|
| M0 任务域协调域 | 4 | 任务域选择、执行顺序确定、结果整合、深化路由 |
| M1 游戏机制转化域 | 5 | 事物分析、机制识别、机制转化、机制验证、机制报告 |
| M2 目标规则反馈循环设计域 | 5 | 目标设计、规则设计、反馈设计、循环验证、循环报告 |
| M3 参与驱动设计域 | 6 | 驱动识别、驱动设计、驱动验证、驱动优化、驱动整合、驱动报告 |
| M4 游戏化方案生成域 | 5 | 方案设计、方案验证、方案优化、方案整合、方案报告 |
| M5 结果交付域 | 5 | 结果完整性验证、响应速度优化、用户满意度评估、改进建议、持续优化 |
域间逻辑流:M0 → M1 → M2 → M3 → M4 → M5