요약

Mnilax가 6주간 247개 Claude Skill을 측정·삭제하며 23개만 남긴 큐레이션. 핵심은 목록이 아니라 활성 5~7개라는 컨텍스트 상한과 capability 대 discipline의 구분이다.

음성 대화·Live2D 아바타·비전 인식을 합쳐 오프라인에서도 돌아가는 AI 컴패니언 오픈소스 프로젝트. closed-source neuro-sama를 오픈소스 스택으로 재현하려는 시도에서 출발했다.

Karthik Venkateshan이 2019년에 Steam 유저 리뷰와 Metacritic 점수를 매출(units sold)과 회귀시켜 비교한 분석. Superstar 타이틀에선 유저 리뷰가 Metacritic을 누르고 더 강한 매출 설명력을 보이지만, Indie에선 유저 리뷰조차 매출과 유의미한 관계를 잃어버린다.

Lin·Bezemer·Hassan이 2016년 3월 시점 Steam 게임 8,025종을 크롤링해 1,182개 EAG(15%)를 동정하고, EA 단계와 1.0 단계 사이의 업데이트 빈도·리뷰 참여율·평점·토론 활동을 통계적으로 비교한 첫 대규모 실증 연구다. 핵심 발견은 “EA 단계의 평균 평점이 1.0 이후보다 유의하게 높다"이며, 긍정 평점률은 EA 길이·업데이트 빈도와 무관하다.

Arnaud Aubry가 Vampire Survivors와 Cities: Skylines II의 정반대 궤적을 통해, 출시 직후의 Steam 리뷰 점수가 위시리스트·IP·마케팅보다 강력한 매출 결정 요인임을 보인다.

GameDiscoverCo와 Gamalytic이 1,500개 이상의 Steam EA 졸업작 데이터를 분석한 결과, 중간값 1.0 출시는 EA 첫 3개월의 0.7배에 그친다. 그러나 분포가 매우 넓어 상위 5%는 5배 이상을 기록하고, EA 기간이 길수록 1.0 배수는 낮아지는 음의 상관이 관찰된다.

Chris Zukowski가 VGInsights 데이터를 끌어 EA 경로와 일반 출시 경로의 매출·평점을 정면 비교한다. 평균만 보면 EA가 더 좋아 보이지만, 100+ 리뷰 게임만 추리면 차이가 모호해지고 ‘EA quicksand’라는 비대칭 위험이 드러난다.

GameDiscoverCo가 추적한 2025년 EA→1.0 졸업 게임 225개의 매출 분석. 1.0 첫 달 매출 중간값이 EA 첫 달의 70%였던 2023년 대비 2025년에는 약 40%로 후퇴했다는 시계열 변화가 핵심이다.

Steam의 sales/review 비율을 9개 변수(연도·가격·할인·평점·장르·플레이타임·인구·청중·인기)로 분해한 Gamalytic의 2023년 분석. 평점과 비율의 관계가 단순한 양의 상관이 아니라 U자형이라는 점이 핵심이다.

Gamalytic이 분석한 700개 Steam 게임 표본에서 위시리스트→1개월 판매 전환률은 평점 라벨 임계값에서 비선형적으로 점프한다. Overwhelmingly Positive(95%+)에서 0.51배로 도약하고, Mixed(<70%)에서 큰 하락이 관찰된다.