Як працює механіка skill-based слотів: цикл, математика, баланс

1) Що таке механіка skill-based слотів

Skill-based слот - це автомат, в якому частина результату залежить від майстерності гравця. Базова гра залишається випадковою (RNG), але в бонусах/фічах вводяться інтерактивні завдання, де точність, швидкість реакції, пам'ять або стратегія впливають на підсумкову виплату.

2) Архітектура: три шари

1. RNG-ядро: визначає факти випадковості - вхід в бонус, базові символи, множники, ліміти.
2. Модуль навички: запускає міні-гру, збирає метрики виконання (очки/точність/час), вважає «сирі» бали.
3. Економіка/баланс: нормалізує бали, застосовує обмеження (кап/флор), конвертує результат в множник/кредити і вписує в загальний RTP.

3) Ігровий цикл (flow)

1. Гравець вибирає ставку і запускає спін.
2. RNG вирішує базовий результат і ймовірність тригера фічі.
3. При вході в фічу стартує міні-гра з чітким таймером і правилами.
4. Збір метрик навички → підрахунок балів.
5. Нормалізація балів за таблицею/формулою → множник/кредити.
6. Застосування капів/флорів, облік загального ліміту виплати за спин.
7. Підсумкова виплата → запис стану/прогресії.

4) Розкладання RTP

Загальна віддача ділиться на випадкову і «вмілу» частини:

$$
RTP_{ext{total}} = RTP_{ext{random}} + RTP_{ext{skill}}
$$

$RTP_ {ext {random}} $ - фіксована частина базової математики.
$RTP_ {ext {skill}} $ - діапазон, що залежить від виконання: $[min; max]$.
Проектний приклад: $RTP_{ext{random}}=90%$, $RTP_{ext{skill}}\in[0; 5]%$. Новачок буде ближче до 90-91%, досвідчений - 94-95%. Домінуюче очікування закладу зберігається.

5) Підрахунок очок у міні-грі

Метрики: точність попадань, число правильних рішень, середнє відхилення за часом, пройдені етапи.
Стабілізація: згладжування (moving average), відсікання викидів, штрафи за пропуски.
Анти-рандом: однакове виконання → близькі бали; «чиста» удача міні-гри не повинна домінувати.

6) Конвертація окулярів → виплату

Використовуються таблиці або функція $ g (score) $ з капом:

Таблична: діапазони очок відповідають фіксованим множникам (наприклад, 0-20 → × 1, 21-40 → × 2..., кап × 20).
Безперервна: $mult =\min (a\cdot score ^ b + c,\, cap) $, де $ a, b, c $ підібрані по цільових квантилях виконання.
Флор/кап: гарантують мінімум/стелю, щоб не вибитися з таргетного RTP і тримати дисперсію під контролем.

7) Баланс і цільові квантилі

Точка балансу: медіанне виконання (~ P50) дає «бюджетний» множник (близько до нульової надбавки до EV).
Нагорода за майстерність: P80-P95 відчутно вище, але впирається в капу.
Симуляції: модель розподілу навички (зазвичай зміщена вправо при навчанні) перевіряється плейтестами/телеметрією, потім коригуються таблиці.

8) Волатильність і частота бонусів

Волатильність skill-частини нижче, ніж у джекпотних випадань: хороший гравець «згладжує» результат повторюваністю.
Загальна волатильність задається всією моделлю: частотою тригера фіч, розмірами множників і капів.

9) Прогресія і мета-система

Персистентність: рівні/перки/» ключі» відкривають режими з більш вигідною таблицею конвертації.
Чесне зростання: прогрес покращує шанси в рамках оголошеного діапазону $RTP_ {ext {skill}} $, не ламаючи таргетний RTP.

10) Регуляторні вимоги та прозорість

Сертифікація RNG і коректності конвертації окулярів у виплати.
Дисклеймери: явна вказівка ролі навички і діапазонів віддачі.
Логи і реплеї: можливість довести коректність при перевірці спірних випадків.

11) Анти-експлойт і анти-бот

Детектори патернів: нереалістична частота/точність, надлюдська стабільність таймінгів.
Варіативність патернів: випадкові траєкторії/шаблони, анти-макрос.
Компенсація затримок: облік input-lag, чесні вікна таймінгу.
Стелі на окуляри: недопущення «нескінченних» комбо.

12) UX-правила міні-гри

Прості, однозначні цілі; видимі таймери; миттєвий зворотний зв'язок.
Короткі раунди (10-30 сек), чітка шкала очок, прев'ю тренування/демо.
Налаштування доступності (кольорові мітки, альтернативні вводи) без переваги в EV.

13) Типові міні-ігри

Таймінг: «натисни у вікно», смуги точності, ритм-патерни.
Трекінг/прицілювання: слідування цілі, стрільба по мішенях.
Пам'ять/логіка: «знайди пари», шлях по лабіринту при обмеженій інформації.
Стратегія вибору: «забрати зараз або ризикнути», вибір бустів до старту.

14) Псевдокод циклу

```
spin(stake):

base = RNG. rollBase(stake)

if RNG. triggersBonus(base):

S = SkillGame. run () збираємо метрики виконання
score = normalize(S)
mult = clamp(convert(score), floor, cap)
payout = apply(base, mult, caps_global)

else:

payout = base. payout
return payout
```

15) Часті помилки (що ламає механіку)

16) Практичні висновки для гравця