[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,65 +2,162 @@
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id: wiki-2026-0508-덱-빌딩-deck-building
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title: 덱 빌딩 (Deck building)
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: []
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aliases: [Deck Building, Deckbuilding, 덱빌딩, TCG Deck Construction]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.92
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tags: [uncategorized]
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confidence_score: 0.9
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verification_status: applied
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tags: [game-design, tcg, ccg, strategy, balance]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-05-08
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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tech_stack:
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language: text
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framework: TCG/CCG game design
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# 덱 빌딩 (Deck building)
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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[[WARNO|WARNO]]의 덱 빌딩은 개별 유닛을 무제한으로 조합하는 방식이 아닌, 역사적 편제에 기반한 '사단(Division)' 중심의 시스템을 채택한 부대 구성 메커니즘입니다 [1-3]. 플레이어는 50점의 제한된 활성화 포인트(Activation Points)를 사용하여 선택한 사단에 배정된 유닛 카드를 조합해 자신만의 덱(Battlegroup)을 구성하게 됩니다 [3-5]. 이 시스템은 플레이어가 모든 분야에서 완벽한 유닛만으로 덱을 만드는 것을 방지하고, 게임 엔진 내부의 데이터를 통해 각 덱의 고유한 강점과 약점을 강제함으로써 전술적 깊이를 더합니다 [3, 6, 7].
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## 매 한 줄
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> **"매 60장 안에 win condition / mana curve / interaction / consistency 의 balance를 압축하는 행위"**. Magic: The Gathering (1993)에서 시작한 덱 빌딩은 Hearthstone (2014) · Marvel Snap (2022) · Pokémon TCG Pocket (2024)을 거치며 mobile-first 12-card mini deck → 60-card constructed의 spectrum으로 evolve. 2026 현재 LLM-assisted deckbuilder (e.g. Untapped.gg AI Coach)가 meta-aware suggestion을 제공.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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* **사단 중심의 데이터 기반 제약:** WARNO는 전작(Wargame: Red Dragon)의 국가별 덱 시스템과 달리, 역사적 사단 편제표(TO&E) 데이터를 기반으로 한 사단별 덱 시스템을 도입했습니다 [2, 3, 8]. 각 사단은 병과 슬롯마다 소모되는 활성화 포인트 데이터가 다르게 설정되어 있습니다(예: 기갑사단의 경우 전차 슬롯은 저렴하지만 보병 슬롯은 비쌈) [3, 4]. 이러한 슬롯 및 활성화 포인트 데이터는 게임 내 `DivisionCostMatrix.ndf` 파일에 의해 엄격하게 제어됩니다 [9].
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* **유닛 카드와 가용성(Availability) 데이터 시스템:** 덱은 유닛 카드의 조합으로 이루어지며, 각 카드에는 전장에 배치할 수 있는 유닛의 수인 '가용성' 데이터가 설정되어 있습니다 [10, 11]. 플레이어가 유닛의 숙련도(Veterancy: Poor, Trained, Veteran, Elite) 데이터를 높게 설정할수록 한 카드당 배치 가능한 유닛의 수는 페널티를 받아 감소합니다 [12, 13]. 이러한 카드별 유닛 목록과 숙련도에 따른 가용성 배율 로직은 `Divisions.ndf` 및 `DivisionRules.ndf` 파일의 데이터 구조로 정의됩니다 [14-16].
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* **전투 단(Combat Group) 데이터 편성:** 덱 빌딩 단계에서 플레이어는 서로 다른 속성의 유닛들(예: 전차, 정찰차량, 방공망)을 묶어 하나의 소대(Platoon) 단위 전투 단 데이터를 구성할 수 있습니다 [17-19]. 이를 통해 실제 전장에서 단일 유닛처럼 취급하여 이동과 공격 명령을 내리며, 효율적인 데이터 기반 '제병협동(Combined Arms)'을 손쉽게 실행할 수 있습니다 [20, 21].
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* **시각적 지표와 텔레메트리 기반 밸런싱:** 초보자의 원활한 덱 빌딩을 위해 각 유닛 카드의 우측 하단에는 A(파란색), B(초록색), C(노란색), D(빨간색) 형태의 삼각형 아이콘으로 전투 가치(Combat value) 데이터가 표시됩니다 [22-25]. 또한 개발사는 플레이어들의 덱 선택 빈도(Pick Rate), 승률 등의 텔레메트리(Telemetry) 데이터를 실시간으로 수집하여, 특정 사단 덱의 승률이 낮을 경우 보조 유닛 카드를 추가하거나 유닛 포인트 비용 및 가용성 데이터를 수정하는 방식으로 밸런스를 조절합니다 [11, 26, 27].
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## 매 핵심
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- **Related Topics:** [[사단(Division) 시스템|사단(Division) 시스템]], NDF (Neutral Data Format), 가용성(Availability) 및 숙련도(Veterancy), [[텔레메트리 (Telemetry)|텔레메트리(Telemetry]]
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- **Projects/Contexts:** WARNO 멀티플레이어 및 스커미시(Skirmish) 전투
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- **Contradictions/Notes:** 사단 기반의 덱 시스템에 대해 일부 플레이어들은 유닛 선택의 다양성과 창의성을 크게 제한한다며 전작의 자유로운 국가별 덱 시스템으로의 복귀를 요구하지만 [28-30], 다른 플레이어 및 개발진은 이 시스템이 각 덱에 고유한 약점을 부여해 메타 고착화를 막고 더 나은 게임 밸런스와 다양한 전술을 유도한다고 주장하며 의견이 대립합니다 [1, 6, 31, 32].
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### 매 4 Pillar of Deck Construction
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- **Win Condition**: 매 매치 종료시키는 primary path (combo / aggro burn / control late-game / mill).
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- **Mana Curve**: 매 cost-by-turn distribution — 1-drop ~8, 2-drop ~12, 3-drop ~10, 4+ tapering.
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- **Consistency**: 매 draw engine + tutor (search effect) — variance 감소.
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- **Interaction**: 매 removal + counterspell — 상대 plan 방해.
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*Last updated: 2026-04-28*
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### 매 Format별 제약
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- **Constructed (60+)**: max 4-of (Hearthstone 2-of), banlist 적용.
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- **Limited / Draft (40)**: 매 sealed pool에서 on-the-fly 구성.
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- **Singleton / Commander (100)**: 매 1-of, 100-card highlander.
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- **Marvel Snap (12)**: 매 ultra-compressed — 매 card가 "tech choice".
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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### 매 응용
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1. Pokémon TCG Pocket pack-opening + 20-card deck — onboarding-first design.
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2. Slay the Spire roguelike deckbuilder — run마다 deck 점진 구성.
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3. MTG Arena Brawl — 60-card singleton + commander.
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4. Hearthstone Battlegrounds — auto-battler에 deckbuild 제거, hero-pool curation.
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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## 💻 패턴
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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### Mana Curve Validator
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```python
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from collections import Counter
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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def validate_curve(deck: list[dict]) -> dict:
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"""deck = [{'name': str, 'cmc': int, 'count': int}, ...]"""
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curve = Counter()
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||||
total = 0
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for c in deck:
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||||
curve[min(c['cmc'], 7)] += c['count']
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||||
total += c['count']
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||||
pct = {k: v / total for k, v in curve.items()}
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||||
ideal = {1: 0.13, 2: 0.20, 3: 0.17, 4: 0.13, 5: 0.08, 6: 0.05, 7: 0.04}
|
||||
deviation = sum(abs(pct.get(k, 0) - v) for k, v in ideal.items())
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||||
return {'curve': dict(curve), 'total': total, 'deviation': deviation}
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```
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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### Hypergeometric Draw Probability
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```python
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from math import comb
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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def draw_at_least_one(copies: int, deck_size: int = 60, draws: int = 7) -> float:
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"""Opening hand에 specific card 포함 확률."""
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miss = comb(deck_size - copies, draws) / comb(deck_size, draws)
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return 1 - miss
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- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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# 매 4-of in 60: ~40% to see in opening hand
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print(draw_at_least_one(4)) # 0.3994
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```
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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### Archetype Classifier (LLM-assisted)
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```python
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import anthropic
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- **과거 데이터와의 충돌:** 없음
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- **정책 변화:** 없음
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client = anthropic.Anthropic()
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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def classify_archetype(decklist: list[str]) -> str:
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msg = client.messages.create(
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model="claude-opus-4-7",
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max_tokens=200,
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system="You are an MTG meta analyst. Classify decks as Aggro/Midrange/Control/Combo/Tempo.",
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||||
messages=[{"role": "user", "content": "\n".join(decklist)}],
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)
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||||
return msg.content[0].text
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||||
```
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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|------|-----------|-----------|--------|
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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### Snap-style 12-Card Synergy Score
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||||
```python
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||||
def synergy_score(deck: list[str], synergy_graph: dict[tuple, float]) -> float:
|
||||
score = 0.0
|
||||
for i, a in enumerate(deck):
|
||||
for b in deck[i+1:]:
|
||||
score += synergy_graph.get((a, b), 0) + synergy_graph.get((b, a), 0)
|
||||
return score / len(deck)
|
||||
```
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||||
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||||
### Sideboard Optimizer
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||||
```python
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||||
def optimize_sideboard(main: list[str], meta: dict[str, float],
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||||
cards: dict[str, dict[str, float]]) -> list[str]:
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||||
"""meta = {archetype: weight}, cards[c][archetype] = win_rate_delta."""
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||||
scored = []
|
||||
for c, deltas in cards.items():
|
||||
if c in main: continue
|
||||
ev = sum(meta.get(a, 0) * d for a, d in deltas.items())
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||||
scored.append((ev, c))
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||||
scored.sort(reverse=True)
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||||
return [c for _, c in scored[:15]]
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||||
```
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||||
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||||
### Draft Pick EV
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||||
```python
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||||
def pick_ev(card: str, picks_so_far: list[str], wheels: dict[str, float]) -> float:
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"""Card power × signal × wheel probability."""
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||||
base = card_power(card)
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||||
in_color_bonus = 1.3 if shares_color(card, picks_so_far) else 0.8
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||||
wheel_pen = 1.0 - wheels.get(card, 0) * 0.2 # 매 wheel 가능성 → 후순위
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return base * in_color_bonus * wheel_pen
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```
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Approach |
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|---|---|
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| Mobile onboarding | 12-card (Snap) or 20-card (Pocket) |
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| Competitive depth | 60-card constructed |
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| Social play | Commander 100-card singleton |
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| Roguelike | Procedural deckbuild (StS) |
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| Beginner | Pre-constructed starter |
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**기본값**: 60-card constructed with 4-of legality + 15-card sideboard.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Game_Design]] · [[TCG]]
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- 변형: [[Draft_Mode]] · [[Sealed_Format]] · [[Commander]]
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- 응용: [[Marvel_Snap]] · [[Pokemon_TCG_Pocket]] · [[Hearthstone]]
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||||
- Adjacent: [[Mana_Curve]] · [[Hypergeometric_Distribution]] · [[Meta_Analysis]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: meta classification, sideboard suggestion, decklist parse → archetype, beginner coaching.
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**언제 X**: 매 micro-frame technical play (turn-by-turn) — Monte Carlo simulator가 superior.
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## ❌ 안티패턴
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- **Random pile**: 매 win condition 없는 60장 collection.
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- **Curve cliff**: 매 mana curve의 4+ slot 비대 → opening hand brick.
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- **No interaction**: 매 pure goldfish deck — 상대 plan 무시.
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- **Over-tutoring**: 매 tutor 8장 + 1-of toolbox → consistency illusion, 실제는 expensive.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Frank Karsten *Mana Math*, MTG Pro Tour data 2014-2025).
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- 신뢰도 A.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — TCG/CCG deck construction 4-pillar + format spectrum + 2026 LLM coach 정리 |
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Reference in New Issue
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