docs(10_Wiki): 위키 전체 재구성 — Topic_* 폴더를 4개 카테고리로 통합 + 대규모 중복 제거
Topic_Agent/Topic_Blog/Topics/Topics_Biz/Topics_Meeting/Topics_Rag의 마크다운 지식 문서를 Topic_General/Topic_Programming/Topic_Graphic/Topic_Business 4개 카테고리로 재분류. - 중복 제거: frontmatter의 status:duplicate/merged + duplicate_of/redirect_to 필드로 자기 자신을 중복으로 선언한 리다이렉트 stub 1032개 제거, 완전 동일 내용 파일 472개 제거, 동일 파일명·다른 내용 충돌 시 더 큰(완전한) 버전만 유지(162개 제거) — 총 1639개 중복 제거. - 분류: 폴더 단위로 명확한 항목(AI_and_ML/Coding/Architecture 등 → Programming, Comfyui/Visual_Effects → Graphic, Topics_Biz/Topics_Meeting/사업 등 → Business, Poetic_Blog_Writing/창의성/Game_Design 등 → General)은 폴더 우선순위로, 나머지 혼재 폴더(Topic_Agent/Topic_Blog/Topics 루트/Thinking & Reasoning/Other/UI_UX_Assets)는 title/tags 키워드 스코어링으로 파일 단위 분류(불명확한 경우 General로 폴백). 원본 폴더명은 "From_*" 서브폴더로 보존해 추적 가능성 유지. - 최종 배치: Programming 2784 / General 1608 / Graphic 285 / Business 249 = 4926개 문서. - 에이전트 운영 상태(.astra/.agent/.obsidian/sessions/memory/_company/docs/lessons/_shared/src)는 지식 콘텐츠가 아니므로 재분류 대상에서 제외하고 원위치 유지. - Topics/Topic_email(상위 보호 폴더 Topic_email과 파일명 100% 중복) 삭제 — 보호 폴더 자체는 미변경. - 완전히 비게 된 Topic_Agent/Topic_Blog/Topics_Biz/Topics_Rag 폴더 제거.
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Antigravity Agent
@@ -0,0 +1,216 @@
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id: wiki-2026-0508-war-commander-전투-시스템
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title: War Commander 전투 시스템
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category: 10_Wiki/Topics
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [War Commander Combat, WC Battle System, RTS Combat Resolution]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.85
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verification_status: applied
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tags: [game-design, rts, combat-system, simulation, war-commander]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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tech_stack:
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language: python
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framework: numpy, ECS-pattern
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# War Commander 전투 시스템
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## 매 한 줄
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> **"매 deterministic damage formula × stochastic hit roll × environmental modifier"**. War Commander (Kixeye 2011~) 의 browser-RTS 의 전투 system — 매 unit-level stat (HP, armor, damage, range) 의 layered modifier 의 final damage 의 resolve. 매 modern 2026 RTS (Wargame / WARNO / SteelDivision) 의 lineage 의 ancestral pattern.
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## 매 핵심
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### 매 damage 공식 layer
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1. **Base damage** — 매 weapon stat (e.g., 100).
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2. **Armor reduction** — 매 `damage * (1 - armor_class_mult[target_armor])`.
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3. **Range falloff** — 매 distance / max_range 의 linear or step decay.
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4. **Cover modifier** — 매 terrain (forest -25%, building -50%).
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5. **Critical / random roll** — 매 hit chance / crit multiplier.
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6. **Splash AoE** — 매 distance from impact center 의 attenuation.
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### 매 unit class triangle
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- **Infantry → Light vehicle**: bonus.
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- **Light vehicle → Tank**: weak.
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- **Tank → Infantry**: strong.
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- **Anti-air → Aircraft**: dedicated counter.
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- 매 RPS (rock-paper-scissors) 의 enforcing 의 deck-building meta 의 driver.
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### 매 응용
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1. 매 RTS combat solver 의 prototype.
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2. 매 game balance simulation (1000-run Monte Carlo).
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3. 매 tabletop wargame digital adaptation.
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4. 매 ML self-play agent 의 reward shaping.
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## 💻 패턴
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### 매 Damage 공식 core
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```python
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import numpy as np
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from dataclasses import dataclass
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@dataclass
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class Unit:
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hp: float
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armor_class: str # "infantry", "light", "heavy", "air"
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damage: float
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weapon_class: str # "small_arms", "AP", "HE", "AA"
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range: float
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accuracy: float # 0..1
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ARMOR_MULT = {
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# weapon → armor
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("small_arms", "infantry"): 1.0, ("small_arms", "light"): 0.3, ("small_arms", "heavy"): 0.05,
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||||
("AP", "infantry"): 0.5, ("AP", "light"): 1.0, ("AP", "heavy"): 1.2,
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||||
("HE", "infantry"): 1.5, ("HE", "light"): 0.8, ("HE", "heavy"): 0.4,
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||||
("AA", "air"): 1.5, ("AA", "infantry"): 0.2,
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}
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||||
def resolve_damage(attacker: Unit, defender: Unit, distance: float, cover: float = 0.0) -> float:
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||||
if distance > attacker.range:
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return 0.0
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||||
base = attacker.damage
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||||
armor_mult = ARMOR_MULT.get((attacker.weapon_class, defender.armor_class), 0.5)
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||||
range_falloff = 1.0 - 0.4 * (distance / attacker.range) # up to -40%
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||||
cover_mult = 1.0 - cover # 0..1
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||||
hit_roll = np.random.random() < attacker.accuracy
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||||
if not hit_roll:
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||||
return 0.0
|
||||
return base * armor_mult * range_falloff * cover_mult
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```
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### 매 Splash AoE
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||||
```python
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||||
def splash_damage(impact_xy, damage, radius, units):
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||||
results = []
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||||
for u in units:
|
||||
d = np.linalg.norm(np.array(u.pos) - np.array(impact_xy))
|
||||
if d > radius:
|
||||
continue
|
||||
falloff = 1.0 - (d / radius) ** 2 # quadratic
|
||||
results.append((u, damage * falloff))
|
||||
return results
|
||||
```
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### 매 RPS counter matrix
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||||
```python
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||||
COUNTER = {
|
||||
# attacker → defender → effectiveness
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||||
"infantry": {"infantry": 1.0, "light_vehicle": 0.6, "tank": 0.2, "aircraft": 0.0},
|
||||
"light_vehicle": {"infantry": 1.4, "light_vehicle": 1.0, "tank": 0.4, "aircraft": 0.0},
|
||||
"tank": {"infantry": 0.8, "light_vehicle": 1.5, "tank": 1.0, "aircraft": 0.0},
|
||||
"anti_tank": {"infantry": 0.5, "light_vehicle": 1.2, "tank": 1.8, "aircraft": 0.0},
|
||||
"anti_air": {"infantry": 0.3, "light_vehicle": 0.5, "tank": 0.1, "aircraft": 2.0},
|
||||
"aircraft": {"infantry": 1.2, "light_vehicle": 1.0, "tank": 0.8, "aircraft": 1.0},
|
||||
}
|
||||
```
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||||
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||||
### 매 Combat tick (ECS-style)
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||||
```python
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||||
def combat_tick(world, dt: float):
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||||
for atk in world.attackers():
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||||
target = world.find_target(atk)
|
||||
if target is None:
|
||||
continue
|
||||
atk.cooldown -= dt
|
||||
if atk.cooldown > 0:
|
||||
continue
|
||||
dist = world.distance(atk, target)
|
||||
cover = world.cover_at(target.pos)
|
||||
dmg = resolve_damage(atk, target, dist, cover)
|
||||
target.hp -= dmg
|
||||
atk.cooldown = atk.fire_rate
|
||||
if target.hp <= 0:
|
||||
world.kill(target)
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||||
```
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||||
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||||
### 매 Morale / suppression layer
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||||
```python
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||||
@dataclass
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||||
class Morale:
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||||
value: float = 100.0 # 0..100
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||||
suppressed: bool = False
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||||
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||||
def apply_suppression(unit, near_misses: int, dt: float):
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||||
decay = 5.0 * dt
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||||
impact = near_misses * 8.0
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||||
unit.morale.value = max(0, unit.morale.value - impact + decay)
|
||||
unit.morale.suppressed = unit.morale.value < 30
|
||||
if unit.morale.suppressed:
|
||||
unit.accuracy *= 0.5 # 매 panic 의 effect
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 매 Monte Carlo balance test
|
||||
```python
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||||
def simulate_engagement(force_a, force_b, n_runs=1000):
|
||||
wins_a = 0
|
||||
for _ in range(n_runs):
|
||||
a = [Unit(**u.__dict__) for u in force_a] # deep copy
|
||||
b = [Unit(**u.__dict__) for u in force_b]
|
||||
while a and b:
|
||||
for atk in a + b:
|
||||
targets = b if atk in a else a
|
||||
if not targets: break
|
||||
tgt = min(targets, key=lambda t: t.hp)
|
||||
tgt.hp -= resolve_damage(atk, tgt, distance=200, cover=0.2)
|
||||
if tgt.hp <= 0:
|
||||
targets.remove(tgt)
|
||||
a = [u for u in a if u.hp > 0]
|
||||
b = [u for u in b if u.hp > 0]
|
||||
if a and not b:
|
||||
wins_a += 1
|
||||
return wins_a / n_runs
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||||
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# 매 50% 의 target 의 balanced 일 때
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print(simulate_engagement(soviet_tank_platoon, nato_inf_squad))
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||||
```
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||||
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||||
### 매 Line-of-sight check
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||||
```python
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||||
def has_los(world, src_pos, dst_pos):
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||||
steps = int(np.linalg.norm(np.array(dst_pos) - np.array(src_pos)) / 1.0)
|
||||
for t in np.linspace(0, 1, steps):
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||||
p = np.array(src_pos) + t * (np.array(dst_pos) - np.array(src_pos))
|
||||
if world.height_at(p) > min(world.height_at(src_pos), world.height_at(dst_pos)) + 5:
|
||||
return False
|
||||
return True
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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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| 매 deterministic balance | hit_roll 의 제거 — 매 expected damage 의 use |
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| 매 cinematic feel | Crit / miss 의 high variance |
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| 매 esports 의 fair | Low variance + high skill ceiling formula |
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| 매 simulation accuracy | Penetration / angle / armor thickness 의 detailed model |
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| 매 web / browser RTS | Simple layered formula (War Commander 의 origin) |
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**기본값**: 매 layered multiplicative formula + 매 RPS counter matrix + 매 small variance hit roll.
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## 🔗 Graph
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- Adjacent: [[Monte Carlo Simulation]] · [[Eugen Systems 모딩 매뉴얼]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 RTS prototype 의 combat formula 의 baseline. 매 game-balance Monte Carlo 의 simulator 의 design.
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**언제 X**: 매 modern simulation-grade armor model (penetration / angle / spalling) 의 required. 매 physics-based ballistics 의 needed.
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## ❌ 안티패턴
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- **Pure random damage**: 매 player frustration — 매 perceived unfairness.
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- **Hard counter only (no soft)**: 매 RPS 의 brittle — 매 deck composition 의 collapse.
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- **Range = binary**: 매 range falloff 의 없으면 매 kiting 의 broken.
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- **No cooldown**: 매 DPS 의 burst infinite.
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- **Single-layer formula**: 매 modifier stacking 의 없으면 매 design space 의 limited.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (War Commander mechanics docs / community wikis 2011-2018, comparable RTS combat lit — Kixeye dev posts, Wargame / WARNO public formulas).
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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 — full content (RTS combat resolution patterns / War Commander lineage) |
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