[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,132 +2,187 @@
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id: wiki-2026-0508-combat-timeline-difficulty-scali
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title: Combat Timeline Difficulty Scaling
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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: [Combat Difficulty Curve, Encounter Scaling, Dynamic Difficulty Adjustment]
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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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source_trust_level: B
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confidence_score: 0.85
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verification_status: applied
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tags: [game-design, combat, difficulty, ddа, encounter]
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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: unspecified
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framework: unspecified
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language: C#/Python
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framework: Game-engine-agnostic
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# 📈 Combat Timeline & Difficulty Scaling (전투 타임라인 및 난이도 조절 시스템)
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# Combat Timeline Difficulty Scaling
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> **카테고리**: Skybound, Game Design, Software Architecture
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> **상태**: 🔵 구현 완료 (Implemented)
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> **최종 업데이트**: 2026-04-22
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## 매 한 줄
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> **"매 combat encounter 의 매력 = 매 player skill 곡선과 challenge 곡선의 일치 (flow channel)."**. 매 timeline-based scaling 은 encounter 의 시작/중반/끝 phase 별로 enemy 능력을 progress 시키며, 매 player metric (DPS, HP%, time-to-kill) 을 feedback 으로 받아 dynamic 하게 조정. 매 2026 modern AAA (Elden Ring DLC, Helldivers 2) 가 telemetry-driven scaling 채택.
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## 매 핵심
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## 📌 개요 (Overview)
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Skybound의 전투 시스템은 단순히 무작위로 적을 생성하는 것을 넘어, 시간 흐름에 따른 긴장감의 완급 조절(Difficulty Curve)과 성능 최적화(Staggered Spawn)를 동시에 달성하는 스크립트 기반 타임라인 시스템을 채택한다.
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### 매 scaling axis
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- **Static curve**: 매 fixed level → enemy stat lookup table.
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- **Dynamic (DDA)**: 매 runtime player perf 로 parameter 조정.
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- **Timeline phase**: 매 encounter 내부 phase 분할 (intro → escalation → climax).
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- **Hybrid**: 매 baseline curve + DDA correction.
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## 🛠️ 시스템 아키텍처 (Architecture)
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### 매 measurable metric
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- **TTK** (time to kill enemy).
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- **TTD** (time to death — player).
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- **Damage taken / second**.
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- **Resource economy** (potions/ammo per minute).
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- **Player retry count**.
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### 1. 데이터 레이어: `CombatTimeline.ts`
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- **StageMode**: `STANDARD`(15분) 및 `BLITZ`(8분) 모드 지원.
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- **DifficultyPhase**: 페이즈별 난이도 배율(`diffMult`), 스폰 간격 배율(`spawnIntervalMult`), 최대 개체수(`maxEnemyCount`) 정의.
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- **WaveTrigger**: 특정 시간(초)에 발생하는 스크립트 기반 웨이브. 적 유형, 밀도, 스파이크 여부, 화면 흔들림 효과 등을 포함.
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### 매 응용
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1. **Soulslike boss phase transition**: 매 50%/25% HP → new moveset.
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2. **Roguelike floor scaling**: 매 depth × player level 함수.
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3. **MMO raid enrage timer**: 매 hard cutoff DPS check.
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4. **Casual mode auto-easing**: 매 3회 사망 → enemy HP -10%.
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### 2. 제어 레이어: `StageDirectorSystem.ts` (v2.0)
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- **Time-Based Tick**: 매 프레임 타임라인을 체크하여 현재 페이즈와 활성화될 트리거를 수집.
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- **Intent Dispatching**: 페이즈 전환(`STAGE_TRANSITION`), 스크립트 스폰(`SCRIPTED_SPAWN`), 보상 발행(`PERMANENT_REWARD`) 등의 인텐트를 엔진에 전달.
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- **Death Trap Avoidance**: 스파이크(Spike) 구간 진입 30초 전, 플레이어의 레벨업을 돕기 위해 EXP 젬 밀도를 일시적으로 2배 강화(`EXP_DENSITY_BOOST`).
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## 💻 패턴
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### 3. 실행 레이어: `SpawnerSystem.ts` (v2.0)
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- **Staggered Spawn Pattern**: 대량의 적 스폰 시 프레임 드랍을 방지하기 위해 `MAX_SWARM_BATCH`(6유닛)를 `SWARM_SPAWN_GAP`(3프레임) 간격으로 분산 생성.
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- **Hard Cap Protection**: 필드 내 총 적 개체수를 `MAX_ENEMIES_HARD_CAP`(30)으로 제한하여 시스템 부하 방지.
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### Phase-based encounter timeline
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```csharp
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||||
public class BossEncounter : MonoBehaviour {
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enum Phase { Intro, Build, Climax, Enrage }
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Phase phase = Phase.Intro;
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float t;
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## 💡 주요 설계 원칙 (Design Principles)
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void Update() {
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t += Time.deltaTime;
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var hpFrac = boss.HP / boss.MaxHP;
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var newPhase = phase;
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### 1. 긴장감 곡선 (Tension Curve)
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- 무작위 스폰은 플레이어에게 지루함을 줄 수 있으므로, 명확한 'Spike' 구간과 'Recovery' 구간을 배치하여 도파민 분비를 최적화함.
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if (hpFrac < 0.25f) newPhase = Phase.Climax;
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else if (hpFrac < 0.60f) newPhase = Phase.Build;
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else if (t > 180f) newPhase = Phase.Enrage;
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### 2. 성능 중심 설계 (Performance-First)
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- Object Pooling과 Staggered Spawn을 결합하여 모바일/웹 환경에서도 부드러운 전투 환경 제공.
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### 3. UX 연속성 (UX Continuity)
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- 보스 처치 후 단순히 게임이 끝나는 것이 아니라, 영구 성장 시스템(`PERMANENT_REWARD`)과 연계하여 다음 플레이로의 동기를 부여함.
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**승인인**: AI 개발부장 코다리 🫡
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**관련 코드**: `StageDirectorSystem.ts`, `SpawnerSystem.ts`, `CombatTimeline.ts`
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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### Related Concepts (Auto-Linked)
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* [[Architecture]]
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* [[Principles]]
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* [[Software_Architecture]]
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> *(TODO: 한 문장으로 핵심 통찰을 작성. "X는 Y 조건에서 Z 효과를 낸다" 구조 권장.)*
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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**추출된 패턴:**
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> *(TODO)*
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**세부 내용:**
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- *(TODO)*
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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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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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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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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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌:** 없음
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- **정책 변화:** 없음
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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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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## 💻 코드 패턴 (Code Patterns)
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**패턴 1:** *(TODO: 이 프로젝트 컨벤션 반영한 구조 스켈레톤)*
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```text
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# TODO
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||||
if (newPhase != phase) { OnPhaseEnter(newPhase); phase = newPhase; }
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ApplyPhaseModifiers(phase);
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}
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}
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```
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## 🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)
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### Stat curve table
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```yaml
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# enemies/orc_warrior.yaml
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levels:
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1: { hp: 100, dmg: 10, speed: 3.0 }
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||||
10: { hp: 250, dmg: 22, speed: 3.5 }
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||||
20: { hp: 600, dmg: 50, speed: 4.0 }
|
||||
50: { hp: 5000, dmg: 220, speed: 5.0 }
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||||
# interpolate between keypoints
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```
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||||
**선택 A를 써야 할 때:**
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||||
- *(TODO)*
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```csharp
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||||
EnemyStats Lerp(EnemyStats a, EnemyStats b, float t) =>
|
||||
new EnemyStats {
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||||
HP = Mathf.Lerp(a.HP, b.HP, t),
|
||||
Damage = Mathf.Lerp(a.Damage, b.Damage, t),
|
||||
Speed = Mathf.Lerp(a.Speed, b.Speed, t),
|
||||
};
|
||||
```
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||||
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||||
**선택 B를 써야 할 때:**
|
||||
- *(TODO)*
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||||
### DDA — sliding window perf
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||||
```python
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||||
class DDAController:
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||||
def __init__(self, target_ttd=45.0, window=5):
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||||
self.target = target_ttd
|
||||
self.history = collections.deque(maxlen=window)
|
||||
self.scale = 1.0
|
||||
|
||||
**기본값:**
|
||||
> *(TODO)*
|
||||
def record_death(self, ttd_seconds):
|
||||
self.history.append(ttd_seconds)
|
||||
if len(self.history) < 3: return
|
||||
avg = sum(self.history) / len(self.history)
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||||
# too easy → ramp up; too hard → ease
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||||
delta = (avg - self.target) / self.target # +0.2 = 20% too easy
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||||
self.scale = clamp(self.scale + delta * 0.05, 0.7, 1.5)
|
||||
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||||
## ❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)
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||||
def apply(self, enemy):
|
||||
enemy.hp *= self.scale
|
||||
enemy.dmg *= math.sqrt(self.scale) # damage scales softer
|
||||
```
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||||
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||||
- **[안티패턴]:** *(TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)*
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||||
### Enrage timer
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||||
```csharp
|
||||
void Update() {
|
||||
enrageT += Time.deltaTime;
|
||||
if (enrageT > enrageStart) {
|
||||
var f = Mathf.Clamp01((enrageT - enrageStart) / 30f);
|
||||
boss.DamageMultiplier = 1f + f * 4f; // 5x dmg over 30s
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
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||||
|
||||
### Skill-bracket matchmaking adjust
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||||
```python
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||||
def select_encounter(player_mmr: int, depth: int):
|
||||
target_difficulty = base_curve(depth) * mmr_multiplier(player_mmr)
|
||||
candidates = [e for e in pool if abs(e.difficulty - target_difficulty) < 0.15]
|
||||
return random.choice(candidates) if candidates else fallback(pool, target_difficulty)
|
||||
```
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||||
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||||
### Telemetry-driven re-tuning (offline)
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||||
```sql
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||||
-- find under-tuned bosses (too easy)
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||||
SELECT boss_id,
|
||||
AVG(time_to_kill) AS avg_ttk,
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||||
AVG(player_deaths) AS avg_deaths,
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||||
COUNT(*) AS attempts
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||||
FROM encounter_log
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||||
WHERE patch_version = '2.4.0'
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||||
GROUP BY boss_id
|
||||
HAVING avg_ttk < 30 AND avg_deaths < 0.3
|
||||
ORDER BY attempts DESC;
|
||||
```
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||||
|
||||
### Adaptive damage curve
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||||
```csharp
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||||
// damage taken curves softer the lower player HP — "comeback mechanic"
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||||
float TakenMultiplier(float hpFrac) =>
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||||
Mathf.Lerp(1.2f, 0.7f, 1f - hpFrac); // low HP = less dmg taken
|
||||
```
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Scaling |
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|---|---|
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| Linear narrative game | static curve |
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| Roguelike / replayable | static + run-level scale |
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| Live-service skill gap | DDA + bracket matchmaking |
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| Boss fight 10+ min | phase-based + enrage |
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||||
| Accessibility mode | one-way DDA (only ease) |
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**기본값**: phase-based timeline + soft DDA (max ±20%) + telemetry retune per patch.
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## 🔗 Graph
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||||
- 부모: [[Game_Design]] · [[Combat_System]]
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||||
- 변형: [[Dynamic_Difficulty_Adjustment]] · [[Boss_Phase_Design]]
|
||||
- 응용: [[Roguelike_Design]] · [[MMO_Raid_Design]] · [[Soulslike]]
|
||||
- Adjacent: [[Player_Telemetry]] · [[Game_Balance]] · [[Flow_Theory]]
|
||||
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||||
## 🤖 LLM 활용
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**언제**: encounter design, difficulty curve tuning, DDA controller 설계.
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||||
**언제 X**: pure narrative pacing (story beats 영역).
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## ❌ 안티패턴
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- **HP-sponge scaling**: 매 단순 HP × 10 → boring, not harder.
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||||
- **Hidden DDA without disclosure**: 매 player 가 눈치채면 frustration.
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||||
- **No floor on DDA**: 매 player 일부러 죽으며 game 망가뜨림.
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||||
- **One curve for all enemies**: 매 archetype 별 differentiation 부재.
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||||
- **Untested enrage timer**: 매 DPS check 가 unfair RNG 가 되면 community 폭발.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (GDC talks "Resident Evil 4 DDA" 2005, "Helldivers 2 mission director" 2024).
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- 신뢰도 B.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — phase timeline, DDA controller, telemetry retuning |
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Reference in New Issue
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