基於技能的插槽機制如何工作
1）基於技能的插槽機制是什麼
基於技能的插槽是一種自動機，其中一部分結果取決於玩家的技能。基本遊戲仍然是隨機的（RNG），但是在獎金/籌碼中引入了交互式任務，其中精度，反應速度，內存或策略會影響最終支付。
2）體系結構：三層
1.RNG內核：定義隨機性事實-獎金輸入、基本字符、乘數、極限。
2.技能模塊：啟動迷你遊戲，收集性能指標（積分/精度/時間），計算「原始」分數。
3.經濟學/資產負債表：使分數正常化，施加限制（cap/flor），將結果轉換為乘數/信用額度，並適合總數RTP。
3）遊戲周期（流）
1.玩家選擇下註並啟動旋轉。
2.RNG解決了fici觸發器的基本結果和概率。
3.進入Fitch時，具有清晰計時器和規則的迷你遊戲將開始。
4.收集技能指標→計分。
5.表/公式分數的正常化→乘數/積分。
6.Caps/Flores的應用，考慮到旋轉的總支付限額。
7.最終付款→狀態/進展記錄。
4） RTP分解
總回報分為隨機部分和「熟練」部分：
$$
RTP_{ext{total}} = RTP_{ext{random}} + RTP_{ext{skill}}
$$
$RTP_{ext {random}$是基本數學的固定部分。
$RTP_{ext {skill}$-取決於執行的範圍：$［min；max]$.
項目示例：$RTP_{ext {random}=90%$,$RTP_{ext {skill}\in ［0；5]%$.新秀將接近90-91％，經驗豐富-94-95％。對該機構的主要期望仍然存在。
5）在迷你遊戲中計分
度量標準：命中率，正確決策數，平均時間偏差，完成的階段。
穩定：平滑（移動平均值），截止排放，罰款跳過。
反咆哮：相同的表現→近距離得分；迷你遊戲的「純粹」運氣不應該占主導地位。
6）積分轉換→付款
表格或$g （score）$函數隨卡使用：
表：分數範圍對應於固定的乘數（例如0-20 → × 1，21-40 → × 2……，cap × 20）。
連續：$mult =\min （a\cdot score^b+c,\cap）$,其中$a, b, c$按目標執行分位數匹配。
Flor/Cap：保證最低/天花板不會從靶向RTP中脫穎而出,並控制分散。
7）平衡和目標配額
平衡點：中位執行率（~ P50）給出「預算」乘數（接近電動汽車零增加）。
技能獎勵：P80-P95明顯更高，但靠在頂部。
模擬：技能分配模型（通常在學習時向右偏移）通過花樣測試/遙測檢查，然後校正表。
8）獎金的波動性和頻率
技能部分的波動性低於頭獎掉落：一個好的玩家通過重復性「平滑」結果。
總體波動性由整個模型給出：幻覺觸發頻率，乘數和帽子的尺寸。
9）進步和元系統
持續性：關卡/關卡/」鑰匙」以更有利可圖的轉換表打開模式。
公平增長：在不打破目標RTP的情況下，在$RTP_{ext {skill}$的宣布範圍內提高賠率。
10）監管要求和透明度
RNG認證和將積分轉換為付款的正確性。
打折器：明確表明技能的作用以及回報範圍。
邏輯和反射：在檢查有爭議的案件時證明正確性的能力。
11）反利用和反機器人
模式檢測器：不切實際的頻率/精度，超人的時間穩定性。
模式變異性：隨機軌跡/模式，反宏。
延遲補償：學習輸入,誠實的計時窗口.
眼鏡上的天花板：防止「無限」組合。
12） UX規則迷你遊戲
簡單而明確的目標；可見計時器；即時反饋。
短回合（10-30秒），清晰的得分等級，訓練預覽/演示。
可用性設置（顏色標簽、替代輸入）在EV中沒有優勢。
13）典型迷你遊戲
時機：「按下窗口」，精度條紋，節奏模式。
跟蹤/瞄準：跟隨目標，射擊目標。
記憶/邏輯：「找到對」，在信息有限的情況下穿過迷宮的路徑。
選擇策略：「立即拿起或冒險」，開始前選擇助推器。
14）周期偽代碼
```
spin(stake):
基於技能的插槽是一種自動機，其中一部分結果取決於玩家的技能。基本遊戲仍然是隨機的（RNG），但是在獎金/籌碼中引入了交互式任務，其中精度，反應速度，內存或策略會影響最終支付。
2）體系結構：三層
1.RNG內核：定義隨機性事實-獎金輸入、基本字符、乘數、極限。
2.技能模塊：啟動迷你遊戲，收集性能指標（積分/精度/時間），計算「原始」分數。
3.經濟學/資產負債表：使分數正常化，施加限制（cap/flor），將結果轉換為乘數/信用額度，並適合總數RTP。
3）遊戲周期（流）
1.玩家選擇下註並啟動旋轉。
2.RNG解決了fici觸發器的基本結果和概率。
3.進入Fitch時，具有清晰計時器和規則的迷你遊戲將開始。
4.收集技能指標→計分。
5.表/公式分數的正常化→乘數/積分。
6.Caps/Flores的應用，考慮到旋轉的總支付限額。
7.最終付款→狀態/進展記錄。
4） RTP分解
總回報分為隨機部分和「熟練」部分：
$$
RTP_{ext{total}} = RTP_{ext{random}} + RTP_{ext{skill}}
$$
$RTP_{ext {random}$是基本數學的固定部分。
$RTP_{ext {skill}$-取決於執行的範圍：$［min；max]$.
項目示例：$RTP_{ext {random}=90%$,$RTP_{ext {skill}\in ［0；5]%$.新秀將接近90-91％，經驗豐富-94-95％。對該機構的主要期望仍然存在。
5）在迷你遊戲中計分
度量標準：命中率，正確決策數，平均時間偏差，完成的階段。
穩定：平滑（移動平均值），截止排放，罰款跳過。
反咆哮：相同的表現→近距離得分；迷你遊戲的「純粹」運氣不應該占主導地位。
6）積分轉換→付款
表格或$g （score）$函數隨卡使用：
表：分數範圍對應於固定的乘數（例如0-20 → × 1，21-40 → × 2……，cap × 20）。
連續：$mult =\min （a\cdot score^b+c,\cap）$,其中$a, b, c$按目標執行分位數匹配。
Flor/Cap：保證最低/天花板不會從靶向RTP中脫穎而出,並控制分散。
7）平衡和目標配額
平衡點：中位執行率（~ P50）給出「預算」乘數（接近電動汽車零增加）。
技能獎勵：P80-P95明顯更高，但靠在頂部。
模擬：技能分配模型（通常在學習時向右偏移）通過花樣測試/遙測檢查，然後校正表。
8）獎金的波動性和頻率
技能部分的波動性低於頭獎掉落：一個好的玩家通過重復性「平滑」結果。
總體波動性由整個模型給出：幻覺觸發頻率，乘數和帽子的尺寸。
9）進步和元系統
持續性：關卡/關卡/」鑰匙」以更有利可圖的轉換表打開模式。
公平增長：在不打破目標RTP的情況下，在$RTP_{ext {skill}$的宣布範圍內提高賠率。
10）監管要求和透明度
RNG認證和將積分轉換為付款的正確性。
打折器：明確表明技能的作用以及回報範圍。
邏輯和反射：在檢查有爭議的案件時證明正確性的能力。
11）反利用和反機器人
模式檢測器：不切實際的頻率/精度，超人的時間穩定性。
模式變異性：隨機軌跡/模式，反宏。
延遲補償：學習輸入,誠實的計時窗口.
眼鏡上的天花板：防止「無限」組合。
12） UX規則迷你遊戲
簡單而明確的目標；可見計時器；即時反饋。
短回合（10-30秒），清晰的得分等級，訓練預覽/演示。
可用性設置（顏色標簽、替代輸入）在EV中沒有優勢。
13）典型迷你遊戲
時機：「按下窗口」，精度條紋，節奏模式。
跟蹤/瞄準：跟隨目標，射擊目標。
記憶/邏輯：「找到對」，在信息有限的情況下穿過迷宮的路徑。
選擇策略：「立即拿起或冒險」，開始前選擇助推器。
14）周期偽代碼
```
spin(stake):
- base = RNG.rollBase(stake) if RNG.triggersBonus(base):
- S = SkillGame.run（）收集性能指標
- score = normalize(S)
- mult = clamp(convert(score), floor, cap)
- payout = apply(base, mult, caps_global) else:
- payout = base.payout
- return payout
- ```
15）頻繁出錯（破壞力學）
技能過高→實際的RTP超出計劃的風險。
不負責任的延遲輸入→誠實玩家的「罰款」。
不透明的積分轉換→失去信心。
長期迷你遊戲→疲勞，錯誤上升，$RTP_{ext {skill}下降。
沒有帽子和反機器人→漏洞和散布。
16）對玩家的實際發現
該技能提高了獎勵的平均結果，但並不能消除距離上的負數學期望。
在演示中訓練迷你遊戲，聚焦播放，休息一下-因此您接近$RTP_{ext {skill}$的頂部邊界。
選擇Tytle
具有清晰的規則，明確的轉換表和反沖範圍的指示。
底線：基於技能的插槽機制是RNG基礎和控制任務的捆綁體，其中玩家的技能通過透明的積分轉換轉化為有限的加薪。平衡由頂部，正常化和可認證的數學控制；玩家從訓練中獲得經紀人和可預測的效果，而不違反遊戲的整體期望。
