Როგორ მუშაობს Skill-based Slots მექანიკა
1) რა არის skill-bassed slots მექანიკა
Skill-based slot არის ავტომატი, რომელშიც შედეგის ნაწილი დამოკიდებულია მოთამაშის უნარზე. ძირითადი თამაში შემთხვევითი რჩება (RNG), მაგრამ ბონუსები/ფინიშებში შედის ინტერაქტიული დავალებები, სადაც სიზუსტე, რეაქციის სიჩქარე, მეხსიერება ან სტრატეგია გავლენას ახდენს საბოლოო გადახდაზე.
2) არქიტექტურა: სამი ფენა
1. RNG ბირთვი: განსაზღვრავს შემთხვევითობის ფაქტებს - ბონუსის შეყვანა, ძირითადი სიმბოლოები, ფაქტორები, ლიმიტები.
2. მოდული უნარი: იწყებს მინი თამაშს, აგროვებს სპექტაკლის მეტრიკებს (სათვალეები/სიზუსტე/დრო), მიიჩნევს „ნედლეულ“ ქულებს.
3. ეკონომიკა/ბალანსი: ნორმალიზდება ქულებით, იყენებს შეზღუდვებს (კაპი/ფლორი), შედეგს გადააქცევს ფაქტორად/სესხებად და იწერება საერთო RTP- ში.
3) თამაშის ციკლი (ნაკადი)
1. მოთამაშე ირჩევს ფსონს და იწყებს ზურგს.
2. RNG წყვეტს ფიჩას გამომწვევ მთავარ შედეგს და ალბათობას.
3. შესვლისას, მინი თამაში იწყება მკაფიო ტაიმერით და წესებით.
4. მეტრიკის შეგროვება - ქულების დათვლა.
5. ცხრილის/ფორმულის ქულების ნორმალიზაცია - ფაქტორი/სესხი.
6. ქუდის/ფლორის გამოყენება, მხედველობაში მიიღება ზურგის გადახდის ზოგადი ლიმიტი.
7. საბოლოო გადახდა - სახელმწიფო/პროგრესიის ჩანაწერი.
4) RTP დაშლა
ზოგადი დაბრუნება იყოფა შემთხვევითი და „გამოცდილი“ ნაწილებად:
RTP _ {\ext {random} $ არის საბაზო მათემატიკის ფიქსირებული ნაწილი.
RTP _ {\ext {skill} $ - სპექტრი, რომელიც დამოკიდებულია შესრულებაზე: $ [min; max]$.
დიზაინის მაგალითი: RTP _ {\\fext {random} = 90% $, RTP _ {\ext {skill} }\in [0; 5]%$. ახალბედა მიუახლოვდება 90-91% -ს, გამოცდილი - 94-95% -ს. შენარჩუნებულია დაწესებულების დომინანტური მოლოდინი.
5) მინი თამაშში ქულების დათვლა
მეტრიკა: ჰიტების სიზუსტე, სწორი გადაწყვეტილებების რაოდენობა, დროის საშუალო გადახრა, დასრულებული ეტაპები.
სტაბილიზაცია: გამკაცრება, ემისიების მოწყვეტა, ჯარიმები გამოტოვებისთვის.
ანტი-რენდი: იგივე შესრულება და მჭიდრო ქულები; მინი თამაშის „სუფთა“ იღბალი არ უნდა დომინირებდეს.
6) ქულების კონვერტაცია - გადახდა
ცხრილები ან ფუნქცია g (score) $ ქუდით გამოიყენება:
7) ბალანსი და მიზნები
ბალანსის წერტილი: საშუალო შესრულება (~ P50) იძლევა „ბიუჯეტის“ ფაქტორს (EV- ს ნულოვან ზრდასთან ახლოს).
ჯილდო ოსტატობისთვის: P80-P95 მნიშვნელოვნად მაღალია, მაგრამ ეყრდნობა ქუდს.
სიმულაცია: უნარის განაწილების მოდელი (ჩვეულებრივ, სწავლებისას მარჯვნივ გადახრილი) შემოწმებულია პლეიტესტებით/ტელემეტრიებით, შემდეგ კი ცხრილები რეგულირდება.
8) ბონუსის ცვალებადობა და სიხშირე
Skill ნაწილის ცვალებადობა უფრო დაბალია, ვიდრე ჯეკპოტის დაკარგვა: კარგი მოთამაშე „ამცირებს“ შედეგს განმეორებით.
ზოგადი ცვალებადობა მოცემულია მთელი მოდელის მიერ: fich- ის გამომწვევი სიხშირე, ფაქტორების ზომა და ქუდები.
9) პროგრესი და მეტა სისტემა
პერსონაჟი: დონე/ბუმბულები/“ გასაღებები“ გახსნიან რეჟიმებს უფრო ხელსაყრელი კონვერტაციის ცხრილით.
გულწრფელი ზრდა: პროგრესი აუმჯობესებს RTP _ext {skill} აშშ დოლარის გამოცხადებული დიაპაზონის შანსებს, მიზნობრივი RTP- ის გარეშე.
10) მარეგულირებელი მოთხოვნები და გამჭვირვალობა
RNG- ის სერტიფიკაცია და გადასახადების ქულების კონვერტაციის სისწორე.
დისკლეიმერები: აშკარა მითითება უნარების როლისა და დაბრუნების დიაპაზონის შესახებ.
ლოგები და ძაფები: სადავო შემთხვევების შემოწმებისას სისწორის დამტკიცების შესაძლებლობა.
11) ანტი-ექსპლოატაცია და ანტი-ბოტი
შაბლონების დეტექტორები: არარეალური სიხშირე/სიზუსტე, დროის ზეადამიანური სტაბილურობა.
ნიმუშების ცვალებადობა: შემთხვევითი ტრაექტორია/შაბლონები, ანტი-მაკროსი.
შეფერხებების ანაზღაურება: input-lag აღრიცხვა, გულწრფელი დროის ფანჯრები.
სათვალეების ჭერი: „გაუთავებელი“ კომბოს თავიდან აცილება.
12) UX წესები მინი თამაშები
მარტივი, ერთმნიშვნელოვანი მიზნები; ხილული ტაიმერები; მყისიერი გამოხმაურება.
მოკლე რაუნდები (10-30 წამი), ქულების მკაფიო მასშტაბი, ვარჯიშის/დემოს გადალახვა.
ხელმისაწვდომობის პარამეტრები (ფერის ეტიკეტები, ალტერნატიული შეყვანა) EV- ში უპირატესობის გარეშე.
13) ტიპიური მინი თამაშები
დრო: „დაჭერით ფანჯარაში“, სიზუსტის ზოლები, რიტმის ნიმუშები.
ტრეკინგი/მიზნები: მიზნის მიღწევა, სამიზნე სროლა.
მეხსიერება/ლოგიკა: „იპოვნე წყვილი“, გზა ლაბირინთში შეზღუდული ინფორმაციის მისაღებად.
არჩევანის სტრატეგია: „ახლავე აყვანა ან რისკი“, ბუჩქების არჩევა დაწყებამდე.
14) ციკლის ფსევდო კოდი
```
spin(stake):
Skill-based slot არის ავტომატი, რომელშიც შედეგის ნაწილი დამოკიდებულია მოთამაშის უნარზე. ძირითადი თამაში შემთხვევითი რჩება (RNG), მაგრამ ბონუსები/ფინიშებში შედის ინტერაქტიული დავალებები, სადაც სიზუსტე, რეაქციის სიჩქარე, მეხსიერება ან სტრატეგია გავლენას ახდენს საბოლოო გადახდაზე.
2) არქიტექტურა: სამი ფენა
1. RNG ბირთვი: განსაზღვრავს შემთხვევითობის ფაქტებს - ბონუსის შეყვანა, ძირითადი სიმბოლოები, ფაქტორები, ლიმიტები.
2. მოდული უნარი: იწყებს მინი თამაშს, აგროვებს სპექტაკლის მეტრიკებს (სათვალეები/სიზუსტე/დრო), მიიჩნევს „ნედლეულ“ ქულებს.
3. ეკონომიკა/ბალანსი: ნორმალიზდება ქულებით, იყენებს შეზღუდვებს (კაპი/ფლორი), შედეგს გადააქცევს ფაქტორად/სესხებად და იწერება საერთო RTP- ში.
3) თამაშის ციკლი (ნაკადი)
1. მოთამაშე ირჩევს ფსონს და იწყებს ზურგს.
2. RNG წყვეტს ფიჩას გამომწვევ მთავარ შედეგს და ალბათობას.
3. შესვლისას, მინი თამაში იწყება მკაფიო ტაიმერით და წესებით.
4. მეტრიკის შეგროვება - ქულების დათვლა.
5. ცხრილის/ფორმულის ქულების ნორმალიზაცია - ფაქტორი/სესხი.
6. ქუდის/ფლორის გამოყენება, მხედველობაში მიიღება ზურგის გადახდის ზოგადი ლიმიტი.
7. საბოლოო გადახდა - სახელმწიფო/პროგრესიის ჩანაწერი.
4) RTP დაშლა
ზოგადი დაბრუნება იყოფა შემთხვევითი და „გამოცდილი“ ნაწილებად:
- $$
- RTP_{ext{total}} = RTP_{ext{random}} + RTP_{ext{skill}}
- $$
RTP _ {\ext {random} $ არის საბაზო მათემატიკის ფიქსირებული ნაწილი.
RTP _ {\ext {skill} $ - სპექტრი, რომელიც დამოკიდებულია შესრულებაზე: $ [min; max]$.
დიზაინის მაგალითი: RTP _ {\\fext {random} = 90% $, RTP _ {\ext {skill} }\in [0; 5]%$. ახალბედა მიუახლოვდება 90-91% -ს, გამოცდილი - 94-95% -ს. შენარჩუნებულია დაწესებულების დომინანტური მოლოდინი.
5) მინი თამაშში ქულების დათვლა
მეტრიკა: ჰიტების სიზუსტე, სწორი გადაწყვეტილებების რაოდენობა, დროის საშუალო გადახრა, დასრულებული ეტაპები.
სტაბილიზაცია: გამკაცრება, ემისიების მოწყვეტა, ჯარიმები გამოტოვებისთვის.
ანტი-რენდი: იგივე შესრულება და მჭიდრო ქულები; მინი თამაშის „სუფთა“ იღბალი არ უნდა დომინირებდეს.
6) ქულების კონვერტაცია - გადახდა
ცხრილები ან ფუნქცია g (score) $ ქუდით გამოიყენება:
- ფირფიტა: ქულების დიაპაზონი შეესაბამება ფიქსირებულ ფაქტორებს (მაგალითად, 0-20 - × 1, 21-40 - × 2..., კაპი × 20).
- უწყვეტი: $ mult =\min (a\cdot score ^ b + c,\, cap) $, სადაც a, b, დოლარი შეირჩა მიზნობრივი შესრულების ქულებით.
- ფლორი/ქუდი: გარანტირებულია მინიმალური/ჭერი ისე, რომ არ გამოვიდეს მიზნობრივი RTP- დან და შეინარჩუნოს დისპერსია კონტროლის ქვეშ.
7) ბალანსი და მიზნები
ბალანსის წერტილი: საშუალო შესრულება (~ P50) იძლევა „ბიუჯეტის“ ფაქტორს (EV- ს ნულოვან ზრდასთან ახლოს).
ჯილდო ოსტატობისთვის: P80-P95 მნიშვნელოვნად მაღალია, მაგრამ ეყრდნობა ქუდს.
სიმულაცია: უნარის განაწილების მოდელი (ჩვეულებრივ, სწავლებისას მარჯვნივ გადახრილი) შემოწმებულია პლეიტესტებით/ტელემეტრიებით, შემდეგ კი ცხრილები რეგულირდება.
8) ბონუსის ცვალებადობა და სიხშირე
Skill ნაწილის ცვალებადობა უფრო დაბალია, ვიდრე ჯეკპოტის დაკარგვა: კარგი მოთამაშე „ამცირებს“ შედეგს განმეორებით.
ზოგადი ცვალებადობა მოცემულია მთელი მოდელის მიერ: fich- ის გამომწვევი სიხშირე, ფაქტორების ზომა და ქუდები.
9) პროგრესი და მეტა სისტემა
პერსონაჟი: დონე/ბუმბულები/“ გასაღებები“ გახსნიან რეჟიმებს უფრო ხელსაყრელი კონვერტაციის ცხრილით.
გულწრფელი ზრდა: პროგრესი აუმჯობესებს RTP _ext {skill} აშშ დოლარის გამოცხადებული დიაპაზონის შანსებს, მიზნობრივი RTP- ის გარეშე.
10) მარეგულირებელი მოთხოვნები და გამჭვირვალობა
RNG- ის სერტიფიკაცია და გადასახადების ქულების კონვერტაციის სისწორე.
დისკლეიმერები: აშკარა მითითება უნარების როლისა და დაბრუნების დიაპაზონის შესახებ.
ლოგები და ძაფები: სადავო შემთხვევების შემოწმებისას სისწორის დამტკიცების შესაძლებლობა.
11) ანტი-ექსპლოატაცია და ანტი-ბოტი
შაბლონების დეტექტორები: არარეალური სიხშირე/სიზუსტე, დროის ზეადამიანური სტაბილურობა.
ნიმუშების ცვალებადობა: შემთხვევითი ტრაექტორია/შაბლონები, ანტი-მაკროსი.
შეფერხებების ანაზღაურება: input-lag აღრიცხვა, გულწრფელი დროის ფანჯრები.
სათვალეების ჭერი: „გაუთავებელი“ კომბოს თავიდან აცილება.
12) UX წესები მინი თამაშები
მარტივი, ერთმნიშვნელოვანი მიზნები; ხილული ტაიმერები; მყისიერი გამოხმაურება.
მოკლე რაუნდები (10-30 წამი), ქულების მკაფიო მასშტაბი, ვარჯიშის/დემოს გადალახვა.
ხელმისაწვდომობის პარამეტრები (ფერის ეტიკეტები, ალტერნატიული შეყვანა) EV- ში უპირატესობის გარეშე.
13) ტიპიური მინი თამაშები
დრო: „დაჭერით ფანჯარაში“, სიზუსტის ზოლები, რიტმის ნიმუშები.
ტრეკინგი/მიზნები: მიზნის მიღწევა, სამიზნე სროლა.
მეხსიერება/ლოგიკა: „იპოვნე წყვილი“, გზა ლაბირინთში შეზღუდული ინფორმაციის მისაღებად.
არჩევანის სტრატეგია: „ახლავე აყვანა ან რისკი“, ბუჩქების არჩევა დაწყებამდე.
14) ციკლის ფსევდო კოდი
```
spin(stake):
- base = RNG. rollBase(stake) if RNG. triggersBonus(base):
- S = SkillGame. რუნი () შეაგროვეთ მეტრიკა
- score = normalize(S)
- mult = clamp(convert(score), floor, cap)
- payout = apply(base, mult, caps_global) else:
- payout = base. payout
- return payout
- ```
15) ხშირი შეცდომები (რაც მექანიკას არღვევს)
ძალზე მაღალი დარტყმა წარმოადგენს გეგმის ფაქტობრივი RTP- ის გამოშვების რისკს.
გულწრფელი მოთამაშეებისთვის „ჯარიმა“ შეფერხების შეფერხება.
ქულების გაუმჭვირვალე კონვერტაცია და ნდობის დაკარგვა.
გრძელი მინი თამაშები, დაღლილობა, შეცდომების ზრდა, RTP _ {ext {skill} $ ვარდნა.
ქუდების და ანტი-ბოტების ნაკლებობა - ექსპლოატაციები და ბალანსი.
16) პრაქტიკული დასკვნები მოთამაშისთვის
უნარი ზრდის საშუალო შედეგს ბონუსებში, მაგრამ არ გააუქმებს უარყოფით მათემატიკურ მოლოდინს მანძილზე.
მოამზადეთ მინი თამაშები დემოში, ითამაშეთ ფოკუსირება, გააკეთეთ შესვენებები - ასე რომ, თქვენ უახლოვდებით RTP _\ext {skill} აშშ დოლარის ზედა საზღვარს.
შეარჩიეთ ტაიტლი
გასაგები წესებით, კონვერტაციის აშკარა ცხრილი და დაბრუნების დიაპაზონის მითითება.
შედეგი: გაშვებული სლოტის მექანიკა არის RNG ბაზის და კონტროლირებადი დავალებების თაიგული, სადაც მოთამაშის უნარი გადადის ქულების გამჭვირვალე კონვერტაციის გზით გადახდის შეზღუდულ ზრდაში. ბალანსი ინახება ქუდებით, ნორმალიზებითა და მათემატიკით დამოწმებული; მოთამაშე იღებს აგენტს და პროგნოზირებს ვარჯიშის ეფექტს თამაშის ზოგადი მოლოდინის დარღვევის გარეშე.
