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Was heute steht.

Der technische Aufbau

1. Datenaufnahme: Quellenfreigabe und Roblox-Collector sind im Code angelegt. Reale Quellen und deren Nutzungsbedingungen müssen noch freigegeben werden.
2. Datenhaltung: PostgreSQL für strukturierte Daten und Parquet-Snapshots für nachvollziehbare Datenstände.
3. Vergleichsmodelle: letzter Wert, Sieben-Tage-Mittel und robust normiertes Wachstum als einfache Baselines.
4. Überprüfung: unveränderliche Prognoseeinträge und separate Audit-Bausteine sollen spätere Ergebnisse mit vorher dokumentierten Annahmen vergleichen.

Diese Einordnung beruht auf eingesehenem Code, Architekturunterlagen und vorhandenen Offline-Tests. Der vollständige Datenbank-, Collector- und Audit-Betrieb wurde für diese Produktnotiz nicht ausgeführt.

Das Offline-Beispiel nachvollziehen

Am 18. Oktober 2026 wurden die drei unveränderten Baseline-Funktionen des vorhandenen Python-Kerns auf den folgenden synthetischen Daten ausgeführt. Die Formeln wurden zusätzlich unabhängig nachgerechnet. Die Werte stehen für keine realen Spiele, Spielerzahlen oder Plattformmessungen.

Eingaben: sieben Tage, fünf erfundene Spiele

• Spiel A95, 100, 105, 110, 118, 130, 150
• Spiel B500, 500, 500, 500, 500, 500, 500
• Spiel C200, 190, 180, 170, 160, 150, 140
• Spiel D80, 85, 88, 90, 94, 100, 110
• Spiel E50, 52, 55, 57, 60, 65, 70

Was die drei Rangwerte bedeuten

• Wachstum: Zuerst wird die logarithmische Veränderung von Tag 6 auf Tag 7 berechnet. Davon wird der Median der Gruppe abgezogen; anschließend wird durch 1,4826 mal die mediane absolute Abweichung (MAD) geteilt. Das Modell vergleicht die jüngste Veränderung innerhalb dieser Gruppe.
• Letzter Wert: ln(1 + letzter Wert) − ln(1 + Schwelle). Die frei gewählte Vergleichsschwelle beträgt in diesem Beispiel 100.
• 7-Tage-Mittel: ln(1 + Mittelwert) − ln(1 + Schwelle), ebenfalls mit Schwelle 100.

Die Scores der Modelle haben unterschiedliche Bedeutungen und sind nicht modellübergreifend vergleichbar. Ein Score über null ist keine Erfolgsvorhersage. Bei fehlender Streuung (MAD = 0) liefert das Wachstumsmodell keine Rangwerte; dieser Grenzfall sowie leere und zu kurze Reihen wurden ebenfalls geprüft.

Alle Eingaben und ungerundeten Ergebnisse herunterladen (JSON)

Was dieses Beispiel nicht belegt

Die Berechnung belegt die Ausgabe eines kleinen statistischen Moduls auf bekannten Eingaben. Sie belegt weder eine funktionierende Live-Datenquelle noch Vorhersagegüte, einen Vorteil gegenüber Konkurrenzprodukten oder Nachfrage. Der Gesamtbetrieb, echte Datenqualität und der Nutzen für Spieleentwickler bleiben zu prüfen.

Fortgeschrittene Modelle und Persona-Simulationen sind spätere Ausbaustufen. Eine produktive Claude-API-Integration ist in den geprüften Implementierungen nicht belegt.

Die nächste Entscheidung

Vor einem belastbaren Pilot müssen reale Daten freigegeben und gesammelt werden. Anschließend sollen vorab dokumentierte Signale gegen den tatsächlichen Verlauf und einfache Baselines geprüft werden. Mit Spieleentwicklern ist zu klären, bei welcher konkreten Rechercheaufgabe das Produkt hilft und ob dafür Zahlungsbereitschaft besteht.

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