Давно подписан на группу Mighty Box, автор которой придумывает и выпускает органайзеры для настолок. Изначально я просто следил за процессом, но недавно заказал два орга: для «Ведьмака» (ещё не собрал) и для «Подводных городов» (на фото).
Органайзер в коробку с настольной игрой нужен по двум причинам:
1. Хороший орг позволяет вместить в одну коробку компоненты, например, из базовой игры и дополнения, и сильно экономить место на полке
2. Раскладывать такую игру гораздо проще, потому что достаточно вытащить части органайзера с нужными карточками и ресурсами, положить поле, и вы готовы
Второй пункт особенно важен для меня, поскольку тот же «Ведьмак» чудовищно долго сетапится: около десяти колод, элементы из нескольких дополнений, жетоны, деньги, кубики... Уже расхочешь играть, пока это всё разворачиваешь.
Ну ладно, орг для «Ведьмака» ждёт пары свободных выходных, а вот «Города» я склеил. Автор очень внимательно подходит к процессу проектирования: собственно, я изначально подписался на его группу, потому что мне нравилось наблюдать за инженерной составляющей. Проектируется всё на листовом ХДФ и акриле под лазерную резку. Помимо геометрической составляющей много внимания уделено UX: чтобы всё удобно было вытаскивать и складывать. Собирается на клей ПВА без особых проблем, укладывается чётко.
Органайзер для «Городов» предусматривает место под фигурки подводных лодок вместо картонных токенов, так что я не удержался и сразу напечатал на фотополимернике лодки и здания (модельки нашёл в сети). Надо будет ещё их покрасить, чтобы проще отличать.
В целом очень доволен. Сразу скажу: органайзеры не дешёвые, но для игр, которые точно останутся в коллекции годами, это, на мой взгляд, уместная покупка.
#games#окр
#python#agent#agentic_rag#ai_agents#clawbot#context_database#context_engineering#filesystem#llm#memory#openclaw#opencode#rag#skill
OpenViking is a free open-source tool that acts as a context database for AI agents, using a simple file system to organize memories, resources, and skills under viking:// paths. It fixes issues like scattered data, high token costs, weak searches, and untraceable errors with tiered loading (L0 abstracts, L1 overviews, L2 details loaded on demand), recursive directory retrieval, visual traces, and auto-session memory updates. You benefit by building smarter, cheaper agents faster—like managing files—saving up to 96% on tokens while boosting task success by 50%+.
https://github.com/volcengine/OpenViking