基于技能的插槽机制如何工作
1）基于技能的插槽机制是什么
基于技能的插槽是一种自动机，其中一部分结果取决于玩家的技能。基本游戏仍然是随机的（RNG），但是在奖金/筹码中引入了交互式任务，其中精度，反应速度，内存或策略会影响最终支付。
2）体系结构：三层
1.RNG内核：定义随机性事实-奖金输入、基本字符、乘数、极限。
2.技能模块：启动迷你游戏，收集性能指标（积分/精度/时间），计算"原始"分数。
3.经济学/资产负债表：使分数正常化，施加限制（cap/flor），将结果转换为乘数/信用额度，并适合总数RTP。
3）游戏周期（流）
1.玩家选择下注并启动旋转。
2.RNG解决了fici触发器的基本结果和概率。
3.进入Fitch时，具有清晰计时器和规则的迷你游戏将开始。
4.收集技能指标→计分。
5.表/公式分数的正常化→乘数/积分。
6.Caps/Flores的应用，考虑到旋转的总支付限额。
7.最终付款→状态/进展记录。
4） RTP分解
总回报分为随机部分和"熟练"部分：
$$
RTP_{ext{total}} = RTP_{ext{random}} + RTP_{ext{skill}}
$$
$RTP_{ext {random}$是基本数学的固定部分。
$RTP_{ext {skill}$-取决于执行的范围：$［min；max]$.
项目示例：$RTP_{ext {random}=90%$,$RTP_{ext {skill}\in ［0；5]%$.新秀将接近90-91％，经验丰富-94-95％。对该机构的主要期望仍然存在。
5）在迷你游戏中计分
度量标准：命中率，正确决策数，平均时间偏差，完成的阶段。
稳定：平滑（移动平均值），截止排放，罚款跳过。
反咆哮：相同的表现→近距离得分；迷你游戏的"纯粹"运气不应该占主导地位。
6）积分转换→付款
表格或$g （score）$函数随卡使用：
表：分数范围对应于固定的乘数（例如0-20 → × 1，21-40 → × 2……，cap × 20）。
连续：$mult =\min （a\cdot score^b+c,\cap）$,其中$a, b, c$按目标执行分位数匹配。
Flor/Cap：保证最低/天花板不会从靶向RTP中脱颖而出,并控制分散。
7）平衡和目标配额
平衡点：中位执行率（~ P50）给出"预算"乘数（接近电动汽车零增加）。
技能奖励：P80-P95明显更高，但靠在顶部。
模拟：技能分配模型（通常在学习时向右偏移）通过花样测试/遥测检查，然后校正表。
8）奖金的波动性和频率
技能部分的波动性低于头奖掉落：一个好的玩家通过重复性"平滑"结果。
总体波动性由整个模型给出：幻觉触发频率，乘数和帽子的尺寸。
9）进步和元系统
持续性：关卡/关卡/"钥匙"以更有利可图的转换表打开模式。
公平增长：在不打破目标RTP的情况下，在$RTP_{ext {skill}$的宣布范围内提高赔率。
10）监管要求和透明度
RNG认证和将积分转换为付款的正确性。
打折器：明确表明技能的作用以及回报范围。
逻辑和反射：在检查有争议的桉件时证明正确性的能力。
11）反利用和反机器人
模式检测器：不切实际的频率/精度，超人的时间稳定性。
模式变异性：随机轨迹/模式，反宏。
延迟补偿：学习输入,诚实的计时窗口.
眼镜上的天花板：防止"无限"组合。
12） UX规则迷你游戏
简单而明确的目标；可见计时器；即时反馈。
短回合（10-30秒），清晰的得分等级，训练预览/演示。
可用性设置（颜色标签、替代输入）在EV中没有优势。
13）典型迷你游戏
时机："按下窗口"，精度条纹，节奏模式。
跟踪/瞄准：跟随目标，射击目标。
记忆/逻辑："找到对"，在信息有限的情况下穿过迷宫的路径。
选择策略："立即拿起或冒险"，开始前选择助推器。
14）周期伪代码
```
spin(stake):
基于技能的插槽是一种自动机，其中一部分结果取决于玩家的技能。基本游戏仍然是随机的（RNG），但是在奖金/筹码中引入了交互式任务，其中精度，反应速度，内存或策略会影响最终支付。
2）体系结构：三层
1.RNG内核：定义随机性事实-奖金输入、基本字符、乘数、极限。
2.技能模块：启动迷你游戏，收集性能指标（积分/精度/时间），计算"原始"分数。
3.经济学/资产负债表：使分数正常化，施加限制（cap/flor），将结果转换为乘数/信用额度，并适合总数RTP。
3）游戏周期（流）
1.玩家选择下注并启动旋转。
2.RNG解决了fici触发器的基本结果和概率。
3.进入Fitch时，具有清晰计时器和规则的迷你游戏将开始。
4.收集技能指标→计分。
5.表/公式分数的正常化→乘数/积分。
6.Caps/Flores的应用，考虑到旋转的总支付限额。
7.最终付款→状态/进展记录。
4） RTP分解
总回报分为随机部分和"熟练"部分：
$$
RTP_{ext{total}} = RTP_{ext{random}} + RTP_{ext{skill}}
$$
$RTP_{ext {random}$是基本数学的固定部分。
$RTP_{ext {skill}$-取决于执行的范围：$［min；max]$.
项目示例：$RTP_{ext {random}=90%$,$RTP_{ext {skill}\in ［0；5]%$.新秀将接近90-91％，经验丰富-94-95％。对该机构的主要期望仍然存在。
5）在迷你游戏中计分
度量标准：命中率，正确决策数，平均时间偏差，完成的阶段。
稳定：平滑（移动平均值），截止排放，罚款跳过。
反咆哮：相同的表现→近距离得分；迷你游戏的"纯粹"运气不应该占主导地位。
6）积分转换→付款
表格或$g （score）$函数随卡使用：
表：分数范围对应于固定的乘数（例如0-20 → × 1，21-40 → × 2……，cap × 20）。
连续：$mult =\min （a\cdot score^b+c,\cap）$,其中$a, b, c$按目标执行分位数匹配。
Flor/Cap：保证最低/天花板不会从靶向RTP中脱颖而出,并控制分散。
7）平衡和目标配额
平衡点：中位执行率（~ P50）给出"预算"乘数（接近电动汽车零增加）。
技能奖励：P80-P95明显更高，但靠在顶部。
模拟：技能分配模型（通常在学习时向右偏移）通过花样测试/遥测检查，然后校正表。
8）奖金的波动性和频率
技能部分的波动性低于头奖掉落：一个好的玩家通过重复性"平滑"结果。
总体波动性由整个模型给出：幻觉触发频率，乘数和帽子的尺寸。
9）进步和元系统
持续性：关卡/关卡/"钥匙"以更有利可图的转换表打开模式。
公平增长：在不打破目标RTP的情况下，在$RTP_{ext {skill}$的宣布范围内提高赔率。
10）监管要求和透明度
RNG认证和将积分转换为付款的正确性。
打折器：明确表明技能的作用以及回报范围。
逻辑和反射：在检查有争议的桉件时证明正确性的能力。
11）反利用和反机器人
模式检测器：不切实际的频率/精度，超人的时间稳定性。
模式变异性：随机轨迹/模式，反宏。
延迟补偿：学习输入,诚实的计时窗口.
眼镜上的天花板：防止"无限"组合。
12） UX规则迷你游戏
简单而明确的目标；可见计时器；即时反馈。
短回合（10-30秒），清晰的得分等级，训练预览/演示。
可用性设置（颜色标签、替代输入）在EV中没有优势。
13）典型迷你游戏
时机："按下窗口"，精度条纹，节奏模式。
跟踪/瞄准：跟随目标，射击目标。
记忆/逻辑："找到对"，在信息有限的情况下穿过迷宫的路径。
选择策略："立即拿起或冒险"，开始前选择助推器。
14）周期伪代码
```
spin(stake):
- base = RNG.rollBase(stake) if RNG.triggersBonus(base):
- S = SkillGame.run（）收集性能指标
- score = normalize(S)
- mult = clamp(convert(score), floor, cap)
- payout = apply(base, mult, caps_global) else:
- payout = base.payout
- return payout
- ```
15）频繁出错（破坏力学）
技能过高→实际的RTP超出计划的风险。
不负责任的延迟输入→诚实玩家的"罚款"。
不透明的积分转换→失去信心。
长期迷你游戏→疲劳，错误上升，$RTP_{ext {skill}下降。
没有帽子和反机器人→漏洞和散布。
16）对玩家的实际发现
该技能提高了奖励的平均结果，但并不能消除距离上的负数学期望。
在演示中训练迷你游戏，聚焦播放，休息一下-因此您接近$RTP_{ext {skill}$的顶部边界。
选择Tytle
具有清晰的规则，明确的转换表和反冲范围的指示。
底线：基于技能的插槽机制是RNG基础和控制任务的捆绑体，其中玩家的技能通过透明的积分转换转化为有限的加薪。平衡由顶部，正常化和可认证的数学控制；玩家从训练中获得经纪人和可预测的效果，而不违反游戏的整体期望。
