user11232307

Немного прогресса по проекту. 👇

Пока было немного свободного времени, решил наконец заняться противниками и их "искусственным интеллектом".
Пока это ещё довольно базовая система
1. Навигация
На земле зелёным показана визуализация NavMesh — навигационной сетки Unreal Engine.
По сути, это карта областей, по которым AI может перемещаться. На её основе система навигации понимает, куда можно идти, какие участки доступны, как построить маршрут до нужной точки и т.д.
Без неё меху пришлось бы буквально объяснять каждый шаг. А так достаточно сказать: «Иди вот туда», и система сама построит маршрут.
2. Система восприятия
Меху добавил систему AI Perception — пока используется только зрение.
У него есть поле зрения и дистанция обнаружения игрока. Причём здесь есть интересный момент: я использую две дистанции.
Первая, меньшая — дистанция обнаружения. Если игрок попадает в неё и находится в поле зрения, мех его замечает.
Вторая, большая — дистанция потери цели. То есть после обнаружения мех может продолжать считать игрока своей целью, даже если тот немного отошёл.
Это позволяет избежать ситуации:

«Игрок сделал два шага назад — МЕХ ЗАБЫЛ, КТО ОН И ГДЕ НАХОДИТСЯ».

Пока это только зрение, но в дальнейшем сюда можно добавить и другие источники восприятия.
3. Behavior Tree
Следующим слоем стал Behavior Tree — система, через которую удобно описывать логику поведения AI.
Пока дерево довольно простое, но уже позволяет собрать базовый боевой цикл.
Сейчас мех умеет:
3.1. Патрулировать
Ходит по заданной области и ищет игрока.
3.2. Обнаруживать игрока
Как только игрок попадает в условия обнаружения, мех переключается с патрулирования на боевое поведение.
3.3. Занимать позицию для атаки
После обнаружения мех пытается переместиться в нужную позицию, чтобы получить возможность атаковать.
3.4. Наводиться и стрелять
К меху уже подключена пушка. Она наводится на игрока и открывает огонь.
То есть сейчас получилась примерно такая схема:
Патруль → обнаружение игрока → выбор позиции → прицеливание → стрельба.
Для полноценного противника этого, конечно, пока мало. Но самое главное — уже появился рабочий фундамент AI, на который дальше можно навешивать более сложное поведение.
Что дальше?
Следующий этап — наконец сделать так, чтобы от этой пушки был какой-то ощутимый результат 😂
В планах:
система попаданий;
получение урона;
HP;
виджет здоровья;
реакция на попадания;
система смерти противника.
В общем, теперь у меня есть мех, который умеет ходить, видеть игрока и стрелять в него.

🛠 Начинаю серию постов о разработке инструмента для работы с контентом

Есть этот Telegram-канал, где я пишу девлоги своих проектов, заметки о разработке игр, эксперименты и всякие мысли про игровую индустрию.
Проблема появилась довольно быстро: хороший материал в Telegram живёт один-два дня, а потом практически исчезает из поля зрения.

При этом многие посты вполне можно было бы превратить в нормальные статьи или публикации для других площадок: DTF, Хабр, Дзен, Пикабу, Instagram и т.д.
Но возникает классическая проблема.
Чтобы это делать регулярно, нужно каждый раз:
→ найти подходящие старые посты;
→ понять, какие из них относятся к одной теме;
→ собрать из них связную историю;
→ проверить ссылки и факты;
→ написать нормальный текст;
→ адаптировать его под конкретную площадку;
→ подобрать изображения;
→ опубликовать;
→ не забыть, что именно и где уже публиковалось.
В какой-то момент стало понятно, что я просто не буду делать это вручную на постоянной основе.

Поэтому решил сделать bot_postEditor — инструмент, который должен превращать мой Telegram-канал в своеобразный источник сырья для дальнейшего контент-пайплайна.
Идея довольно простая:
написал пост в Telegram → система собрала материал → AI разобрал его → объединил связанные записи → подготовил полноценный черновик → адаптировал под разные площадки → показал мне на ревью → после моего подтверждения опубликовал.

При этом есть принципиальный момент.
Я не хочу делать систему, которая сама начинает публиковать всё подряд.
Telegram остаётся первичным источником, а я остаюсь автором и последней инстанцией.
Автоматизировать можно сбор, анализ, группировку, написание и подготовку публикаций.
Но публикация — только после моего явного подтверждения.
Ещё одно важное правило: исходные посты никогда не перезаписываются результатами AI. Система должна сохранять сырьё, чтобы любую генерацию можно было повторить или проверить.
Иными словами, задача не в том, чтобы «поставить нейросеть на автопилот».
Задача гораздо прозаичнее:
сделать так, чтобы из уже написанного мной материала можно было получать гораздо больше контента, не превращая это в отдельную работу на полную ставку.

А дальше посмотрим, насколько эта идея вообще заработает на практике.
В следующих постах расскажу, как устроена архитектура и почему я решил делать всё это не как набор отдельных AI-агентов, а как один достаточно простой пайплайн.