TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #949 · 26.01

На выходных попробовали Трон Кубов. Это такая полудуэльная игра на сражение между разными персонажами. У игры фантастически крутой продакшен — каждый планшет героя оформлен в своём стиле со своими цветами, кубики сделаны с персональной текстурой и гранями, своя колода карточек и жетоны состояний. Вообще, каждый персонаж это просто такая мини-коробочка со всем необходимым, можно носить на турниры (под это, собственно, игра изначально и создавалась). У каждого персонажа свои способности, но сам игровой процесс одинаковый: бросаешь кубики, и по ним определяешь, какую из способностей активировать. На кубики можно влиять: во-первых, выбирать, какие и сколько раз перебросить; во-вторых, играть с руки карты вроде "Установи любой кубик в желаемое положение", "Скопируй один из выпавших кубиков", "Измени значение на единицу". Игра моим друзьям очень понравилась, а ещё она оказалась на удивление сбалансированной: первую партию сыграли вничью, во второй мы убили соперников, когда у нас самих оставалось 2 жизни из начальных 50. Задумался в целом о рандоме в играх. Кит Бургун пишет, что синглплеерные игры без источника случайности вообще не могут существовать, потому что иначе они превращаются в пазлы: для каждой ситуации находится и фиксируется оптимальный ход, игра становится решённой (solved). В играх против других людей ваш соперник является источником случайности для вас, потому что вы не знаете, как он думает. И всё-таки, добавление случайности в саму механику часто очень важно. Бывают игры с огромным пространством неоднозначных решений, как, например, шахматы или го. У них есть своя интересная специфика, но нередко они требуют очень длительного обдумывания хода, потому что человек начинает перебирать это пространство в глубину, и делает это сравнительно медленно. Бывают игры с очень маленьким пространством решений, например, крестики-нолики, и любому взрослому играть в них скучно. Найти баланс довольно сложно, поэтому (по крайней мере среди казуальных игр) хорошо работает следующая механика: игрок с помощью случайности либо получает небольшой кусочек пространства решений, либо ему меняют веса в этом пространстве так, чтобы его настоящий выбор был не таким большим. В добавок это создаёт мета-игру на риск, повышает реиграбельность, а ещё позволяет более слабому игроку выиграть за счёт удачи — очень хорошие свойства для казуальной настолки. Впрочем, в такой системе тоже не слишком легко сбалансировать процесс. Иногда от случайности может зависеть слишком многое, и мы получим Монополию или Колонизаторов, в которых скилл вообще не влияет на победу. Иногда случайность добавлена, но она скорее мешает: в Brass шесть разных действий, доступных с помощью карт, но только в одном важно, какая именно карта вам пришла. Иногда случайность добавлена и не работает как надо: в Hearthstone порядок прихода карт почти не влияет на решения игрока — он всегда играет оптимальную карту в конкретный ход. А иногда рандом приводит к злоупотреблению другими аспектами игры: в Baldurs Gate 3 из-за броска одного кубика может зависеть результат сложнейшего боя, поэтому иногда выгоднее просто перезапускать сохранение, пока не выпадет, как надо. Так что задача геймдизайнера отнюдь не становится простой при работе со случайностью. По первым двум партиям кажется, что авторы Трона Кубов вполне справились с управляемым рандомом, но евро-игрокам скорее всего такая степень случайности будет казаться большой, да и стратегически игра совершенно не глубокая. В любом случае, продолжим играть, пока не надоест :) #games

Hashtags

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #modelcontextprotocol

当前筛选 #modelcontextprotocol清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15076 · 19.08.2025 г., 13:00

#python#aws#mcp#mcp_client#mcp_clients#mcp_host#mcp_server#mcp_servers#mcp_tools#modelcontextprotocol AWS MCP Servers use the Model Context Protocol (MCP), an open standard that connects AI tools with AWS data and services in a simple, secure way. These servers improve AI responses by providing up-to-date AWS documentation, best practices, and workflow automation for cloud development, infrastructure, and operations. You can run MCP servers locally for development or use AWS-managed remote servers for easy access and scalability. MCP servers support many AWS services like Lambda, DynamoDB, EKS, and more, helping you build, manage, and optimize AWS resources efficiently with AI assistance. Installation is easy with one-click options for popular tools like VS Code and Cursor. This makes cloud development faster, more accurate, and cost-effective. https://github.com/awslabs/mcp

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15008 · 31.07.2025 г., 09:30

#python#csharp#java#javascript#javascript_applications#mcp#mcp_client#mcp_security#mcp_server#model#model_context_protocol#modelcontextprotocol#python#typescript You can learn the Model Context Protocol (MCP), a new standard for connecting AI models with applications, through a free, open-source curriculum that includes hands-on coding examples in C#, Java, JavaScript, Python, and TypeScript. The curriculum covers basics, security, building servers and clients, advanced topics, and best practices, with multi-language support and community help via Discord. You can also join MCP Dev Days, a free online event for deep technical learning and networking. This resource helps you quickly gain practical skills to build and integrate AI tools effectively, boosting your development capabilities in AI workflows. https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14896 · 02.07.2025 г., 12:30

#python#ai#authentication#authorization#claude#cursor#fastapi#llm#mcp#mcp_server#mcp_servers#modelcontextprotocol#openapi#windsurf FastAPI-MCP is a tool that lets you easily turn your FastAPI web API endpoints into Model Context Protocol (MCP) tools, which AI agents can use directly. It requires almost no setup—just connect it to your FastAPI app, and it automatically preserves your request/response data models and documentation. It also includes built-in authentication using your existing FastAPI security methods. You can run the MCP server inside your app or separately, and it communicates efficiently using FastAPI’s ASGI interface. This makes it simple to integrate AI capabilities with your existing FastAPI services without rewriting code, saving you time and effort while keeping your API secure and well-documented[1][5]. https://github.com/tadata-org/fastapi_mcp