삐에로의 지식창고

개요 로그라이트는 매번 다른 맵이 나와야 다시 할 맛이 난다. 그래서 맵을 손으로 그리지 않고 규칙으로 만들어내는 작업을 진행했다. 이번 편은 그 규칙 이야기다. (전부 Unity MCP 바이브 코딩으로 붙였다) 1단계 — BSP로 땅 나누기 BSP는 Binary Space Partitioning, 우리말로 “이진 공간 분할”이다. 이름은 어렵지만 하는 일은 단순하다. 쉽게 말하면 큰 종이 한 장을 반으로 자른다. 그 조각을 또 반으로 자른다. 그 조각을 또 반으로… 이걸 몇 번 반복하면 크기가 제각각인 칸들이 생긴다. 그 칸마다 방을 하나씩 그려 넣는 것이다. 정리하면 이런 순서다. 맵 전... Read More

개요 데이터 가공 이후 이를 사람이 쉽게 분석하기(EDA) 위해 자료들을 시각화할 라이브러리가 필요하다! 이에 주로 사용되는 Matplotlib와 코드 가독성 및 그래프를 쉽게 그릴 수 있게 도와주는 Seaborn 라이브러리를 정리하려한다. 지난 글에서 정리한 NumPy·Pandas가 데이터를 계산하는 단계였다면, 이번엔 그 결과를 사람 눈에 보이게 만드는 단계다. 왜 굳이 그림으로 바꿔야 할까? print(df.describe()) # 숫자 40개가 화면에 쏟아진다. 그래서... 뭐가 이상한 건데? describe()가 뱉은 숫자표를 아무리 노려봐도 “3등석 요금에 이상하게 비싼 값이 하나 껴 있다” 같... Read More

개요 드디어 우리가 만들 게임이 정해졌다. Slime Ranch (슬라임 목장). 한 달 내내 “게임을 만드는 AI”만 만들다가, 이제 그 AI에게 실제로 게임을 시켜본 편이다. 아이디어 한 줄 파이프라인의 입력은 딱 한 줄이다. “죽은 자리가 낙인이 되는 슬라임 목장 로그라이트” 이 한 줄을 넣으면 기획 AI가 리서치 카드 DB에서 근거를 찾아와 청사진과 기능 명세를 뱉는다. 로그라이트가 뭔가요 죽으면 이번 판에 모은 건 대부분 잃지만, 다음 판을 조금 더 유리하게 만드는 성장은 남는 구조다. (게임 오버가 완전한 처음이 아니라, 조금씩 앞으로 가는 처음인 셈) 여기에 우리가 얹은 게 “낙인... Read More

개요 AI 활용 도구에 필수로 쓰이는 데이터 가공 Python 라이브러리들(Numpy, Pandas)을 정리 해두려 한다. Pandas는 데이터를 읽고, 정리하고 탐색하는데 이용하고 NumPy는 정리된 데이터(숫자)를 계산하는데 이용한다. Pandas = 표를 다루는 손 / NumPy = 숫자를 계산하는 머리 식당으로 비유하면 Pandas는 재료를 다듬고 분류하는 주방 보조, NumPy는 실제로 불을 다루는 주방장이다. 둘은 경쟁 관계가 아니라, Pandas가 내부에서 NumPy를 부려 쓰는 상하 관계다. 실제로 df[“price”].values를 찍어보면 정체가 numpy.ndarray로 나온다. ... Read More

개요 지난 편에서 “디버깅에 용이한 주석과 로그를 남기게 하라”는 조언을 반영하기로 했었다. 이번엔 그 부분을 실제로 개발 AI 프롬프트에 박아넣고, 에셋 생성 쪽에 Pixellab.ai API를 붙이는 작업을 진행했다. 참고 저장소 Slime (게임 프로젝트) 왜 주석과 로그부터 손봤나 AI가 코드를 만들어주면 처음엔 좋다. 문제는 에러가 났을 때 시작된다. 에러 메시지는 “어느 파일 몇 번째 줄”까지만 알려준다. 그런데 우리 프로젝트에서 알아야 하는 건 “이 코드가 원래 어떤 기능을 하려고 태어난 코드인가” 였다. 그걸 모르면 결국 AI에게 다시 물어보게 되고, 그 질문 한 번이 또 토큰(=돈)... Read More

최적화 작업 만들어진 구조에서 프로토타입을 돌리며 의아한 부분들이 발견되어 기획AI의 프롬프트 검증을 한 단계 진행하였다. ARCH-000 (아키텍쳐 카드) 들 중 convention 카테고리 카드들이 유사도 결정 방식으로 인해 선정이 안되는 오류 아키텍쳐 카드들이 기능별로 필요한 부분이 많으나 최대 3개까지만 참조되는 논리적 오류 검사 구조에서 위의 사항들이 검출되지 않았던 오류 기획 > 개발 AI에게 전달해주는 입력을 영어로 전달하도록 수정하였다 (토큰 효율화) 위의 사항들을 종합하여 구조 카드 후보를 확대하고 검사 구조 개선... Read More

개요 현재까지 AI 개발 프로세스 구조 개선을 진행하여 주말동안 게임 기획을 마치고 구현을 하려 한다. 에셋 생성기 현재 LoRA 를 통한 픽셀아트 학습으로 에셋을 생성하려 기획을 하면서 로컬 GPU로 학습을 진행해주었다. 카테고리는 character(동적인 생명체), prop(정적인 물체), tile (배경),icon(UI요소) , panel(UI요소), button(UI 요소) 로 구분을 하여 따로 학습을 진행하였다.( 대략 평균 학습시간은 1시간 정도로 만족하지 못한 경우 재학습을 반복햇다. 그동안 할 수 있는건 오로지 휴대폰으로 E-book 읽기 뿐… ) ( 왼쪽 위에서 오른쪽 아래 순서대로... Read More

개요 현재 진행 간 게임이 만들어지기는 하나, 에셋(이미지)퀄리티 및 코드 적합성(기능이 충분히 연계되는가)이 너무나도 떨어지기에 이를 보완할 방법을 생각하게 되었다. Code Generator 보완 게임 코드를 현재 LLM 모델에게 시킨다음, 이를 Unity MCP 서버를 이용해 갖다 붙이기만하고 있다. 이게 당연하지만서도 유니티 프로젝트들의 구조를 이해하며 사용하는게 아닌, 그저 만들고 쓰는 느낌이 심했다. 보완점 분석 유니티 프로젝트(또는 공식문서)들을 참고하여 알맞는 형태를 학습시켜 구조를 개선해보기로 하여 기존 기획 AI를 위한 RAG 구조에 추가 아키텍쳐란을 생성하려한다. 사실 RAG 자료 수집... Read More