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AI가 게임 시나리오를 만드는 데 도움이되는 방법
AI는 더 이상 "매직" 이 아니라 내러티브 프로덕션의 작동 도구입니다. 변형을 빠르게 생성하고 캐논을 유지하며 분기를 지원하고 현지화 및 테스트 논리를 지원합니다. 아래는 게임의 시나리오주기에 AI를 구축하는 방법에 대한 시스템 맵입니다.
1) 시나리오에서 정확히 AI가 유용한 곳
1. 아이디어와 지식-세계의 스케치, 진영, 사건의 달력, 연대기, 전설.
2. 플롯 프레임 워크-히스토리 비트 (설정 → 충돌 → 핀치 → 중간 점 → 어두운 밤 → 클라이맥스 → denouement), 테마, 문자 아치.
3. 퀘스트 및 미션-목표, 조건, 보상, 통과 옵션, "역할별 파생물".
4. 대화 및 발언-문체 적으로 정렬 된 NPC 응답, 음조 옵션, 세계 상태에 대한 반응.
5. 반응성 ENT 시스템-플레이어의 선택에 적합한 태블릿/노트/오디오 일기.
6. 현지화 및 적응-속어, 성별 및 수치 형태, 문화적 현실을 가진 다국어 버전.
7. QA 시나리오-지식 모순, 가지의 막 다른 골목, 논리적 구멍, 반복 검색.
8. 라이브 작전 이야기-계절 이벤트, 티저, 캐릭터 편지, 세계의 원격 측정 요약.
2) AI와의 내러티브 프로덕션의 기본 파이프 라인
1 단계. 세상의 성경 (단일 진리의 근원).
설정, 타임 라인, 진영의 정신, 금기, 문체 가이드, 이름 및 지명 사전 등 캐논을 설명하십시오.
구조화 된 형태 (JSON/YAML) + 짧은 텍스트 추출물로 저장하십시오.
2 단계. 줄거리 골격.
비트 맵 (비트 시트) 및 하드 "앵커" (포인트 변경되지 않음) 이있는 아치.
각 아치마다-목표, 딜레마, 가능한 포크.
3 단계. 초안 생성.
LLM은 프롬프트 템플릿을 사용하여 3-5 장면/퀘스트/대화 옵션을 만듭니다.
사람이 최선의 선택을 선택하고, 톤을 편집하고, 캐논으로 통합하십시오.
4 단계. 분기 및 조건.
장면을 플롯 그래프 (노드/모서리, 출입 조건, 플래그) 로 전송합니다.
결말의 도달 가능성과 "죽은" 가지가 없는지 확인하십시오.
5 단계. 톤과 스타일.
캐릭터를위한 "스타일 마스크": 어휘, 음성 속도, 관용구, 금기.
속어/진부한/재생 자동 점검.
6 단계. 현지화.
기계 초안 → 용어집 → 편집 후 로컬 라이저.
가변/사례/번호/성별 검사.
7 단계. QA 및 시뮬레이션.
에이전트 대화 상자 실행; 수상의 정경과 경제에 대한 모순에 대한 테스트.
"여기에 도착할 수없는 이유" 와 "플래그가 설정되지 않을 것" 을보고합니다.
8 단계. 라이브 작전.
NPC의 세계 뉴스와 편지는 실제 플레이어 행동에서 수집되었습니다.
기본 캐논 위에 계절별 가지-깨질 수없는 "앵커" 가 있습니다.
3) 실제로 작동하는 신속한 패턴
3. 1. 장면 카드
상황 (설정, 기간, 장소)- 장면의 목적 (세계/영웅의 변화)
- 갈등 (외부/내부)
- 결과 (A/B/C) 및 전환 트리거
- 스타일 제한 (어휘, 금기)
3. 2. 퀘스트 스펙
후크: 플레이어가 신경 쓰는 이유
단계: 단계 및 대안
기술 점검: 통계/클래스/평판이 영향을 미치는 곳
보상: 소프트/하드/내러티브
실패 상태: 잃어 버렸지 만 흥미로운 포크
3. 3. 캐릭터 성경
전기 (200-400 단어), 세계관, 감정의 "트리거"
음성 마스크: 템포, 관용구, 억제, 공손 수준
아치: 변화하는 것에서 "돌아올 수없는 지점"
3. 4. 대화상자 회전
플레이어 의도 → 장면 컨텍스트 → 세계의 상태 → 문자 톤- 3 가지 NPC 반응: 중립/공감/급성
- 요구 사항: 짧고 노출 무게없이 하위 텍스트 유지
4) 플롯 그래프 및 분기 제어
스토리 그래프 (예: 편집기의 테이블 또는 노드로) 를 사용하십시오: 'node _ id, 전제 조건, 효과, 선택, fail _ states'.
불변량을 입력하십시오: (앵커) 전후에 발생해야하는 이벤트.
@ info: whatsthis
엔딩의 도달 가능성;- 출력이없는주기;
- "추가" 플래그;
보상의 불협화음 (특정 스레드에서 너무 관대/인색).
구절의 "히트 맵" 을 시각화하십시오. 플레이어가 고장나는 지점이 인기가 있습니다.
5) 대화: 대화없는 믿음
각 복제품의 미세 목표: 이 장면에서 원하는 것.
스테이지 당 슬롯 수: 미리 대화 길이를 제한합니다 (예: 6 교환).
반응성: 복제본은 플래그 (평판, 클래스, 과거 결정) 에 따라 다릅니다.
노출 방지: ENT를 제공해야하는 경우 강의가 아닌 갈등의 대상으로 삼으십시오.
금지: 스타일에 따라 금지 된 단어/트로피 목록.
테스트: 모델에 장면을 140 자로 압축하도록 요청하십시오. 남은 것은 커널입니다.
6) 현지화: 교체가 아닌 가속기로서의 AI
모든 언어, 저장 변수 ('{playerName}') 및 숫자 형식의 용어집 및 가이드를 지원하십시오.
초안 생성 → ICU 복수, 바닥, 케이스의 자동 점검.
편집 후 전문가 + 최종 LQA 패스.
문화적으로 민감한 장면-문자 그대로의 번역이 아닌 창의적 적응 (변환).
7) 윤리적 문제와 정식 안전
저자는 저자로 남아 있습니다. AI는 최종 진실의 원천이 아니라 변동성과 가속화의 도구입니다.
데이터의 유래. 의심스러운 데이터 세트를 사용하지 마십시오. 문서 출처.
안전한 모드. 필터 독성, 차별, 금지 된 주제.
투명성. 플레이어를 오도하지 마십시오: 확률-수정, AI는 RNG가 아닌 서브 및 변형에 영향을 미칩니다.
접근성. TtS/자막/장면의 단순화 된 이야기-AI는 게임을 포괄적으로 만드는 데 도움이됩니다.
8) 게임 플레이 및 데이터와의 통합
반응적인 이야기: 세계의 상태 (날씨/경제/평판) 가 신속한 대화에 혼합되어 있습니다.
계절 이벤트: 실제 플레이어 통계를 기반으로 NPC에서 문자/뉴스를 생성합니다.
경제 및 보상: AI는 옵션을 제공하지만 최종 균형은 A/B 테스트를 통해 경제 디자이너의 손에 달려 있습니다.
장치 대 서버: 쉬운 스타일 작업을 로컬로 해결할 수 있습니다. 복잡한 분기 - 서버 별.
9) 이야기 품질 지표
게임: 키 브랜치의% 완료, 평균 스테이지 길이, 첫 번째 포크까지의 시간.
경험: 캐릭터 리콜, 인용, "공감 발자국" 설문 조사.
텍스트: 의미의 밀도 (정보/기호), 진부한 주파수, 고유 한 n- 그램.
버그: 논리적 충돌 수/100k 라인 수, "죽은" 가지 수.
현지화: ICU 자동 오류의%, 편집 후 시간, 이해할 수없는 발언에 대한 플레이어 불만.
10) 전형적인 실수와이를 피하는 방법
1. 선택의 여지가없는 무한한 옵션. -플롯의 "앵커" 를 수정하고 장면의 포크 수를 제한하십시오.
2. 박람회 "벽돌. "-사실을 갈등과 행동으로 만드십시오.
3. 캐릭터 톤 혼합. -각 영웅마다 별도의 스타일 마스크와 대략적인 사전.
4. 라이브 이벤트로 캐논을 깨십시오. -모든 계절은 세계의 성서와의 호환성을 확인합니다.
5. 용어집없이 자동 번역. -항상 용어와 양식을 한 곳에 보관하십시오.
6. 그래프의 QA 시뮬레이션은 없습니다. -릴리스 전과 각 편집 후에 에이전트를 "실행" 합니다.
7. AI 즉흥 남용. -모든 키 노드와 사실이 수정되어 수정할 수 없습니다.
11) 팀 미니 점검표
- 한 곳에서 세상의 성경과 이름/용어 사전.
- 장면, 퀘스트, 대화, 캐릭터에 대한 템플릿을 프롬프트합니다.
- 도달 가능성 테스트 및 데드 엔드 보고서가 포함 된 스토리 그래프.
- 캐릭터별로 스타일 마스크; 금지 흔적 목록.
- 현지화 파이프 라인: 용어집 → 자동 점검 → 편집 후.
- 분기 실행을위한 QA 봇; "논리적 버그" 메트릭.
- 윤리 및 데이터 세트 기원 정책.
- "AI가 가속화되고 사람이 결정합니다" 규칙.
AI는 스크립팅을 더 빠르고 가변적이며 검증 가능하게 만듭니다. 그것은 아이디어를 생성하고, 일관성을 유지하고, 플레이어와 세계에 적응하는 지평을 확장하는 데 도움이되지만, 의미, 톤, 캐논 및 청중에 대한 책임에 대한 책임이 있습니다. 올바르게 내장 된 AI는 저자 대체가 아니라 내러티브 팀의 외골격입니다.