איך מכניקת חריצים מבוססת מיומנות עובדת
1) מהי מכניקת חריצים מבוססת מיומנות
חריץ מבוסס מיומנות הוא אוטומטון שבו חלק מהתוצאה תלוי במיומנות של השחקן. המשחק הבסיסי נשאר אקראי (RNG), אך משימות אינטראקטיביות מוצגות בבונוסים/תכונות, בהם דיוק, מהירות תגובה, זיכרון או אסטרטגיה משפיעים על התשלום הסופי.
2) ארכיטקטורה: שלוש שכבות
1. גרעין RNG: קובע את עובדות הסיכוי - כניסה לבונוס, תווים בסיסיים, רב-ספרתיים, גבולות.
2. מודול מיומנות: מתחיל משחק מיני, אוסף מדדי ביצועים (נקודות/דיוק/זמן), סופר נקודות ”גולמיות”.
3. כלכלה/שיווי משקל: מנרמל נקודות, מחיל הגבלות (cap/floor), ממיר את התוצאה למכפיל/קרדיטים ונכנס ל-RTP הכולל.
3) מחזור משחק (זרימה)
1. השחקן בוחר בהתערבות ומשגר ספין.
2. ה-RNG מחליט על התוצאה הבסיסית וההסתברות של הדק תכונה.
3. כאשר אתם מזינים את התכונה, משחק מיני מתחיל עם טיימר וחוקים ברורים.
4. איסוף מיומנות מדדים = ניקוד.
5. נורמליזציה של נקודות על ידי טבלה/נוסחה.
6. יישום של כובעים/רצפות, חשבון עבור הגבלת התשלום הכולל עבור ספין.
7. תשלום סופי = מצב/שיא התקדמות.
4) פירוק RTP
ההחזר הכולל מחולק לחלקים אקראיים ו ”מיומנים”:
$ RTP _ext [אקראי] $ הוא חלק קבוע במתמטיקה בסיסית.
$ RTP _\טקסט [מיומנות] $ הוא טווח תלוי וריאנטי: [ $ min; max]$.
דוגמה לפרויקט: $ RTP _ext {random} = = 90% $, $ RTP _ext {מיומנות }\ב- [ 0; 5]%$. המצטרף החדש יהיה קרוב יותר 90-91%, מנוסה - 94-95%. הציפייה השלטת של הממסד נשארת.
5) ניקוד מיני-משחק
מדידות: דיוק להיטים, מספר החלטות נכונות, סטייה ממוצעת בזמן, השלבים הושלמו.
ייצוב: החלקה (נע בממוצע), ניתוק פליטות, קנסות על השמטות.
אנטי-אקראי: ביצועים שווים * ציונים קרובים; ”מזל טהור” לא צריך לשלוט.
6) המרה של נקודות # תשלום
משתמשים בטבלאות או בפונקציה של g $ עם כובע:
7) איזון ומטרה כמותית
נקודת שיווי משקל: ביצוע חציוני (~ P50) נותן מכפיל ”תקציב” (קרוב לאפס הגדלה ל- EV).
פרס עבור מיומנות: P80-P95 הוא גבוה באופן ניכר, אבל נשען על הכובע.
סימולציות: מודל הפצת המיומנות (בדרך כלל עובר ימינה במהלך האימון) נבדק על ידי משחקים/טלמטריה, ואז טבלאות מותאמות.
8) תנודתיות ותדירות של בונוסים
התנודתיות של המיומנות נמוכה יותר מזו של זכייה בפרס: שחקן טוב ”מחליק” את התוצאה עם יכולת חזרה.
התנודתיות הכוללת מוגדרת על ידי המודל כולו: תדירות ההדק של התכונות, הגדלים של המכפילים.
9) התקדמות ומטא ־ מערכת
התמדה: רמות/הטבות/מפתחות פתוחות עם טבלת המרה רווחית יותר.
צמיחה כנה: ההתקדמות משפרת את הסיכויים בתוך הטווח המפרסם $ RTP _ext {מיומנות} מבלי לשבור את המטרה RTP.
10) דרישות רגולטוריות ושקיפות
אישור RNG והמרה נכונה של נקודות לתשלומים.
מצהירים: אינדיקציה מפורשת לתפקידי מיומנות וטווחי החזרה.
יומנים ושידורים חוזרים: היכולת להוכיח תקינות כאשר בודקים מקרים שנויים במחלוקת.
11) אנטי-ניצול ואנטי-בוט
גלאי תבניות: תדירות/דיוק לא מציאותיים, יציבות על-אנושית של תזמון.
משתנה תבנית: מסלול/תבניות אקראיות, אנטי-מאקרו.
פיצוי דחייה: חשבונאות קלט לג, חלונות תזמון הוגנים.
תקרות על משקפיים: הימנעות ”אינסופי” combos.
12) כללי משחק המיני UX
מטרות פשוטות וחד משמעיות; טיימרים גלויים; משוב מיידי.
סיבובים קצרים (10-30 שניות), סולם ניקוד ברור, תצוגה מקדימה/הדגמה.
הגדרות זמינות (תוויות צבע, קלט חלופי) ללא תועלת ב EV.
13) מיני-משחקים טיפוסיים
תזמון: ”לחץ בחלון”, פסים של דיוק, דפוסי קצב.
איתור מטרות, ירי מטרות.
זיכרון/היגיון: ”מצא זוגות”, נתיב דרך המבוך עם מידע מוגבל.
אסטרטגיית בחירה: ”לבחור עכשיו או לקחת סיכון”, בחירת מגברים לפני ההתחלה.
14) מחזור פסאודוקודה
```
ספין (יתד):
חריץ מבוסס מיומנות הוא אוטומטון שבו חלק מהתוצאה תלוי במיומנות של השחקן. המשחק הבסיסי נשאר אקראי (RNG), אך משימות אינטראקטיביות מוצגות בבונוסים/תכונות, בהם דיוק, מהירות תגובה, זיכרון או אסטרטגיה משפיעים על התשלום הסופי.
2) ארכיטקטורה: שלוש שכבות
1. גרעין RNG: קובע את עובדות הסיכוי - כניסה לבונוס, תווים בסיסיים, רב-ספרתיים, גבולות.
2. מודול מיומנות: מתחיל משחק מיני, אוסף מדדי ביצועים (נקודות/דיוק/זמן), סופר נקודות ”גולמיות”.
3. כלכלה/שיווי משקל: מנרמל נקודות, מחיל הגבלות (cap/floor), ממיר את התוצאה למכפיל/קרדיטים ונכנס ל-RTP הכולל.
3) מחזור משחק (זרימה)
1. השחקן בוחר בהתערבות ומשגר ספין.
2. ה-RNG מחליט על התוצאה הבסיסית וההסתברות של הדק תכונה.
3. כאשר אתם מזינים את התכונה, משחק מיני מתחיל עם טיימר וחוקים ברורים.
4. איסוף מיומנות מדדים = ניקוד.
5. נורמליזציה של נקודות על ידי טבלה/נוסחה.
6. יישום של כובעים/רצפות, חשבון עבור הגבלת התשלום הכולל עבור ספין.
7. תשלום סופי = מצב/שיא התקדמות.
4) פירוק RTP
ההחזר הכולל מחולק לחלקים אקראיים ו ”מיומנים”:
- $$
- RTP_{ext{total} RTP_{ext{random} = = RTP_{ext{skill} +
- $$
$ RTP _ext [אקראי] $ הוא חלק קבוע במתמטיקה בסיסית.
$ RTP _\טקסט [מיומנות] $ הוא טווח תלוי וריאנטי: [ $ min; max]$.
דוגמה לפרויקט: $ RTP _ext {random} = = 90% $, $ RTP _ext {מיומנות }\ב- [ 0; 5]%$. המצטרף החדש יהיה קרוב יותר 90-91%, מנוסה - 94-95%. הציפייה השלטת של הממסד נשארת.
5) ניקוד מיני-משחק
מדידות: דיוק להיטים, מספר החלטות נכונות, סטייה ממוצעת בזמן, השלבים הושלמו.
ייצוב: החלקה (נע בממוצע), ניתוק פליטות, קנסות על השמטות.
אנטי-אקראי: ביצועים שווים * ציונים קרובים; ”מזל טהור” לא צריך לשלוט.
6) המרה של נקודות # תשלום
משתמשים בטבלאות או בפונקציה של g $ עם כובע:
- Tabular: טווחי הנקודות מתאימים למכפילים קבועים (לדוגמה, 0-20 × 1, 21-40 × 2..., cap × 20).
- רציף: $ mult =\min (a\cdot score _ b + c,\, cap) $ $, כאשר $ a, b, c $ נבחרים על ידי כימות היעד של הביצוע.
- פלור/קאפ: ערובה לתקרה מינימלית כדי לא לצאת מהמכוון RTP ולשמור על הפיזור תחת שליטה.
7) איזון ומטרה כמותית
נקודת שיווי משקל: ביצוע חציוני (~ P50) נותן מכפיל ”תקציב” (קרוב לאפס הגדלה ל- EV).
פרס עבור מיומנות: P80-P95 הוא גבוה באופן ניכר, אבל נשען על הכובע.
סימולציות: מודל הפצת המיומנות (בדרך כלל עובר ימינה במהלך האימון) נבדק על ידי משחקים/טלמטריה, ואז טבלאות מותאמות.
8) תנודתיות ותדירות של בונוסים
התנודתיות של המיומנות נמוכה יותר מזו של זכייה בפרס: שחקן טוב ”מחליק” את התוצאה עם יכולת חזרה.
התנודתיות הכוללת מוגדרת על ידי המודל כולו: תדירות ההדק של התכונות, הגדלים של המכפילים.
9) התקדמות ומטא ־ מערכת
התמדה: רמות/הטבות/מפתחות פתוחות עם טבלת המרה רווחית יותר.
צמיחה כנה: ההתקדמות משפרת את הסיכויים בתוך הטווח המפרסם $ RTP _ext {מיומנות} מבלי לשבור את המטרה RTP.
10) דרישות רגולטוריות ושקיפות
אישור RNG והמרה נכונה של נקודות לתשלומים.
מצהירים: אינדיקציה מפורשת לתפקידי מיומנות וטווחי החזרה.
יומנים ושידורים חוזרים: היכולת להוכיח תקינות כאשר בודקים מקרים שנויים במחלוקת.
11) אנטי-ניצול ואנטי-בוט
גלאי תבניות: תדירות/דיוק לא מציאותיים, יציבות על-אנושית של תזמון.
משתנה תבנית: מסלול/תבניות אקראיות, אנטי-מאקרו.
פיצוי דחייה: חשבונאות קלט לג, חלונות תזמון הוגנים.
תקרות על משקפיים: הימנעות ”אינסופי” combos.
12) כללי משחק המיני UX
מטרות פשוטות וחד משמעיות; טיימרים גלויים; משוב מיידי.
סיבובים קצרים (10-30 שניות), סולם ניקוד ברור, תצוגה מקדימה/הדגמה.
הגדרות זמינות (תוויות צבע, קלט חלופי) ללא תועלת ב EV.
13) מיני-משחקים טיפוסיים
תזמון: ”לחץ בחלון”, פסים של דיוק, דפוסי קצב.
איתור מטרות, ירי מטרות.
זיכרון/היגיון: ”מצא זוגות”, נתיב דרך המבוך עם מידע מוגבל.
אסטרטגיית בחירה: ”לבחור עכשיו או לקחת סיכון”, בחירת מגברים לפני ההתחלה.
14) מחזור פסאודוקודה
```
ספין (יתד):
- בסיס = RNG. Rollbase (יתד) אם אר-אן-ג 'י. טריג 'בונוס (בסיס):
- S = משחק ריאליטי. (ריצה) לאסוף מדידות ביצוע
- ציון = נורמליזציה (S)
- מלט = מלחציים (המרה (ניקוד), רצפה, כובע)
- payout = חל (בסיס, מלטה, caps_global) אחר:
- תשלום = בסיס. התשלום
- להחזיר תשלום החוצה
- ```
15) שגיאות תכופות (מה ששובר את המכניקה)
סיכון גבוה מדי לתקרת מיומנות = = של RTP בפועל הולך מעבר לתוכנית.
עיכוב קלט לא מוסבר = ”קנס” לשחקנים כנים.
המרה אטומה של נקודות = אובדן אמון.
משחקי מיני ארוכים. עייפות, שגיאות גדלות, נפילה של $ RTP _\טקסט [מיומנות] $.
מחסור בכובעים ואנטי-בוט.
16) מסקנות מעשיות לשחקן
המיומנות מעלה את הציון הממוצע בבונוסים, אך אינה מבטלת את הציפייה המתמטית השלילית ממרחק.
Train mini-games in demos, לשחק בפוקוס, לקחת הפסקות - זה איך אתה ניגש לקשר העליון של $ RTP _\טקסט [מיומנות] $.
בחר כותרת
עם כללים ברורים, שולחן המרה מפורש וסימן של טווח החזרה.
שורה תחתונה: מכונאי החריץ מבוסס המיומנות הוא חבורה של בסיס RNG ומשימות מבוקרות, שם מיומנותו של השחקן מתורגמת לעלייה מוגבלת בתשלום באמצעות המרת נקודה שקופה. האיזון מוחזק על ידי שומרי פה, נורמליזציה ומתמטיקה מוסמכת; השחקן מקבל סוכנות ואפקט צפוי מהאימון מבלי להפריע לציפייה הכללית של המשחק.
