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gmc-analysis Skill

gmc-analysis Skillは、Game Market CopilotでSteam市場データを分析するコーディングエージェント向けに、ガイド付きワークフロー、統計的妥当性のルール、チャートカードのガイダンスを提供します。

gmc-analysisは、コーディングエージェント(Claude Code、Codex、Skillや AGENTS.md形式の指示ファイルに対応するその他のエージェント)向けのSkillで す。GMCの出力を安心して公開・利用できるものにするための、ガイド付きワーク フロー、統計的妥当性のチェックリスト、主張の安全性に関するルール、チャート カードの規約をまとめてパッケージ化しています。

役割分担は次のとおりです。サーバーはデータとアクセス制御を、Skillのレシピ は機械的な収集と範囲を限定した集計を、エージェントは意味的な解釈(テーマラ ベルのクラスタリング、結論の導出、まとめの執筆)を担います。GMCはゲーム横断 でのテーマの意味づけを代わりに行うことはありません。

Skillのインストール

Claude Code

npx skills add witchpot-studio/gmc-agent-skills

gmc CLI経由

gmc skill install          # Claude Code向けにSkillをインストール
gmc skill print --format agents-md >> AGENTS.md   # Codex向けにSkillの内容をAGENTS.mdに追記

このSkillはgmc MCPサーバーとgmc CLIのどちらに対して も動作します。CLIのインストールと認証については/cliを参照して ください。どちらの経路も同じワークフローと誠実性のルールを共有しており、 違いはツール名だけです(例えばMCP経由のmarket_aggregateは、CLIの gmc games aggregateに対応します)。

認証済みアクセス(CLIログイン、APIキー、MCPサーバー)には有料のGMCプランが 必要です。匿名でのCLI利用も可能ですが、少ない上限のもとでマスクされたプレ ビューが返されます。

レシピの分類

このSkillは分析を5つのレシピ分類に整理しています。

  • R1、コホートの不満・好評ポイント。 コホートの規模を把握し、タイトル 単位のレビュー根拠を収集し、妥当性のガードレールを付けたうえで頻出テーマ をクラスタリングします。
  • R2、コホート全体のmap-reduce。 検索結果が1ページを超えるコホートを対 象に、ページングと同時実行数を制限した処理を行い、必要なフィールドのみ を抽出したうえでチャンクごとに集約します(大規模なファンアウトにはサブエ ージェントによるチャンク分割も含みます)。
  • R3、単一タイトルのディープダイブ。 1タイトルのプロフィールを取得し、 名前付きのレビュー主張を取得し、ショーケースとの適合を確認し、比較可能 な市場セグメントの中での位置づけを行います。
  • R4、市場サイジングと分布。 サンプルから推定するのではなく、明示的な 分母を持つ母集団に忠実なサーバー側集計を使って、「どれくらいの規模か」 「どのように分布しているか」という質問に答えます。
  • R5、保存済みゲームリストによる再利用可能なコホート。 コホート定義 (フィルターまたは明示的なタイトル集合)を一度ゲームリストとして永続化し、 以降の呼び出しでは大きなインラインフィルターを送り直す代わりにIDで参照 します。

このSkillが正本として扱う内容

  • 統計的妥当性: あらゆる割合について分母とサンプルサイズを示すこと、観 測期間や基準日を明記すること、N数の小さいグループは方向性の参考として区 別すること、多くのバケットを走査した結果として際立った値が得られた場合 にはその旨を開示すること。
  • 主張の安全性: 観測に基づく相関に対して因果的な表現を使わないこと、 GMCのデータから導かれていない数値は必ず外部の推定値として明示すること、 not_collectedをゼロやセンチメントの不在として扱わないこと。
  • チャートのガイダンス: ある結果を共有可能なチャートカードにする際に必 要となる出典表示、ソースの明記、分母・観測期間のキャプション。

これらのルールは、ガイド付きMCPプロンプト (cohort_complaints、market_sizing、title_deep_dive、design_pillars) に組み込まれているものと同じであり、エージェントがSkillを直接使う場合でも MCPのみを利用する場合でも、同等のガードレールが得られます。詳しいルールは /methodologyを参照してください。

レシピが当てはまらない場合

用意されたレシピがうまくいかなかった場合や、エージェントがより良いやり方 を見つけた場合、このSkillはエージェントに対して短い学びの記録(何を試し、 何が起きたか、そしてルールの提案)を残し、GMCのフィードバック窓口を通じて 提出するよう求めます。これにより、Skillのガイダンスが最初の設計だけでなく、 実際に観測された挙動にも根ざしたものであり続けます。

関連ページ

  • /agents/mcp: gmc MCPサーバーと読み取り専用Docs MCP
  • /cli: CLIのインストール、認証、コマンドリファレンス
  • /methodology: カバレッジ、サンプリング、主張の安全性 に関するルール
  • /troubleshooting: よくあるエラーとその意味

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