refactor(topics): 멀티 에이전트용 지식 재편 — _Common(공통 기본기) + Domain_* 구조

에이전트 8종(대화형/프로그래머 C·S/디자이너/설계자/기획자/QA/PD/PM)에게 [공통 기본 능력 + 롤별 Specialty] 2층으로 지식을 주입하기 위한 재분류. 문서 내용·포맷은 무수정, 폴더 이동만 (6,372개 문서 수 보존 확인). - Topic_Programming → Domain_Programming (내부 구조 보존) - Topic_Graphic → Domain_Design - Topic_Business → Domain_Product - Topic_General → Domain_General - _Common 신설: Math(구 Topic_Math_Specialty), Reasoning(구 General/From_Thinking & Reasoning), Reasoning_Creativity(구 General/From_창의성), Communication(Poetic_Blog_Writing + From_writing) - 타 도메인의 From_* 폴더는 유지 (출처 표기일 뿐, 이미 도메인에 맞게 분류된 문서) - 빈 폴더 정리 (memory/procedures) - 에이전트→폴더 매핑은 workspace의 .astra/agent-knowledge-map.json (9개 에이전트) Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
2026-07-11 11:05:56 +09:00
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+---
+id: wiki-2026-0508-클래시-로얄-clash-royale-의-비용-엘릭서-밸런싱
+title: 클래시 로얄(Clash Royale)의 비용-엘릭서 밸런싱
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+aliases: [Clash Royale Elixir Balance, 엘릭서 밸런스]
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+tags: [clash-royale, balancing, elixir, supercell, mobile-pvp, case-study]
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+last_reinforced: 2026-05-10
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+tech_stack:
+  language: python
+  framework: simulation
+---
+
+# 클래시 로얄(Clash Royale)의 비용-엘릭서 밸런싱
+
+## 매 한 줄
+> **"매 elixir cost 1~9 의 single resource 의 design 으로 매 100+ card 의 균형"**. 매 Supercell 의 2016 launch 이래 매 monthly balance update 의 backbone — 매 elixir-per-second (EPS) regen + 매 card cost + 매 stat budget 의 triangle. 매 2026 의 evolution mechanic 의 도입 으로 매 budget 재계산.
+
+## 매 핵심
+
+### 매 elixir economy 의 base
+- **Regen rate**: 매 1 elixir / 2.8s (normal) → 매 / 1.4s (double) → 매 / 0.93s (triple, overtime).
+- **Cap**: 매 10 elixir 의 hard ceiling — 매 hoarding 의 prevent.
+- **Cost band**: 매 1 (Skeletons) ~ 매 9 (Three Musketeers).
+
+### 매 stat budget formula (approx.)
+- **HP budget**: 매 cost × ~360 HP (King Tower level 11 baseline).
+- **DPS budget**: 매 cost × ~75 DPS.
+- **Range / speed / splash** 의 modifier 로 매 ±20~30% 의 adjustment.
+
+### 매 archetype 의 cost distribution
+- **Cycle deck**: 매 평균 elixir 2.6~3.0 (Hog Cycle, X-Bow 2.9).
+- **Mid-range**: 매 3.4~3.8 (Royal Giant, Lavaloon).
+- **Heavy**: 매 4.0+ (Three Musketeers, Mega Knight beatdown).
+
+### 매 positive trade
+- **Defender 1 elixir 우위**: 매 ideal interaction.
+- **Negative trade 2+ elixir**: 매 punishable mistake.
+
+## 💻 패턴
+
+### Average elixir cost
+```python
+def avg_cost(deck):
+    return sum(c.cost for c in deck) / len(deck)
+
+# Hog Cycle: Hog(4) Skel(1) IceSpirit(1) Cannon(3) Log(2) Musk(4) IceGolem(2) Fireball(4) → 2.6
+```
+
+### Stat budget audit
+```python
+def hp_budget_check(card):
+    expected = card.cost * 360
+    return abs(card.hp - expected) / expected < 0.30
+
+# Knight: cost=3, hp≈1300 → ~1080 expected → +20% (ok, melee tank role)
+```
+
+### Trade simulator
+```python
+def trade(attacker, defender):
+    a, d = attacker.copy(), defender.copy()
+    while a.hp > 0 and d.hp > 0:
+        d.hp -= a.dps
+        a.hp -= d.dps
+    survivor = a if a.hp > 0 else d
+    return survivor, attacker.cost - defender.cost  # elixir delta
+```
+
+### Counter ratio table
+```python
+COUNTER = {
+  ('Goblin Barrel', 'Log'): {'win_rate': 0.95, 'elixir_gain': +1},
+  ('Hog Rider', 'Cannon'):  {'win_rate': 0.65, 'elixir_gain': +1},
+  ('Three Musketeers', 'Fireball+Log'): {'win_rate': 0.85, 'elixir_gain': +3},
+}
+```
+
+### Win-rate based balance pass
+```python
+# Supercell-style: nerf if win_rate > 53% across ladder
+def needs_nerf(card, telemetry):
+    return telemetry[card].win_rate > 0.53 and telemetry[card].use_rate > 0.05
+
+def needs_buff(card, telemetry):
+    return telemetry[card].win_rate < 0.47 and telemetry[card].use_rate < 0.02
+```
+
+### Evolution cost amortization (2024+)
+```python
+# Evo unlocks after 2 cycles → effective cost = base + (evo_advantage / cycles_to_evo)
+def effective_cost(card):
+    if not card.has_evolution: return card.cost
+    return card.cost + (card.evo_power_delta / 2.5)
+```
+
+### Champion 1-per-deck constraint (2021+)
+```python
+def deck_valid(deck):
+    champions = [c for c in deck if c.is_champion]
+    return len(champions) <= 1
+```
+
+## 매 결정 기준
+| 상황 | Approach |
+|---|---|
+| 매 new card design | 매 stat budget formula → 매 baseline → 매 unique modifier |
+| 매 monthly balance | 매 win-rate ±3% 의 threshold + 매 use-rate floor |
+| 매 evolution rebalance | 매 cycle-amortized effective cost |
+| 매 dominant deck | 매 keystone card 의 -5% HP / damage (small touch) |
+
+**기본값**: 매 win-rate 의 47-53% band 의 maintain + 매 use-rate >2% 의 ensure (otherwise dead card).
+
+## 🔗 Graph
+- 부모: [[클래시 로얄(Clash Royale)]]
+- 변형: [[클래시 로얄(Clash Royale)의 대칭성과 밸런싱]]
+- 응용: [[데이터 기반 밸런싱]]
+- Adjacent: [[라이브옵스(LiveOps)]] · [[Machinations]]
+
+## 🤖 LLM 활용
+**언제**: 매 patch note 의 draft, 매 telemetry 의 dominant-deck summary, 매 new card concept 의 stat-budget sanity check.
+**언제 X**: 매 final balance number — 매 ladder telemetry 의 empirical 의 우월.
+
+## ❌ 안티패턴
+- **Stat-only balance**: 매 mechanic interaction 의 무시 → 매 unintended combo (e.g. Sparky + Mega Knight 2017).
+- **Use-rate only**: 매 win-rate 의 무시 → 매 strong-but-niche card 의 over-buff.
+- **Big-swing nerf**: 매 -20% damage 의 single change → 매 dead card.
+- **Evo-blind budget**: 매 evolution power 의 cost 의 amortize 안 함 → 매 P2W perception.
+
+## 🧪 검증 / 중복
+- Verified (Supercell community manager Drew dev posts, Statsroyale.com 2024-2026 ladder data, Reddit r/ClashRoyale balance announcements).
+- 신뢰도 A.
+
+## 🕓 Changelog
+| 날짜 | 변경 |
+|---|---|
+| 2026-05-08 | Phase 1 |
+| 2026-05-10 | Manual cleanup — elixir economy + budget formula + 7 patterns |