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poorvith-mp/skills-gamedev

26 habilidades de agente para desenvolvimento de jogos: Unity, Unreal Engine 5, modelagem Blender, shaders e pipelines de áudio.

O que é skills-gamedev?

Este skill fornece uma arquitetura abrangente de 4 etapas para projetar Inteligência Artificial (IA) de jogos que prioriza a diversão do jogador e a ilusão de competência, em vez de precisão acadêmica. Ele aborda Árvores de Comportamento (o padrão da indústria para IA de combate) e Máquinas de Estado Finito (FSMs) para tomada de decisão, sistemas de percepção sensorial (visão e audição) para detecção realista do jogador, pathfinding em NavMesh e táticas de flanqueamento para movimento de inimigos, e técnicas de telegrafia para tornar os ataques letais previsíveis e justos. O skill inclui um formato de entrega detalhado (especificação ENEMY-AI-SPEC.md) com parâmetros de percepção configuráveis e hierarquias de árvores de comportamento, completo com exemplos de como corrigir IA de inimigos injusta e uma lista de verificação para evitar anti-padrões como IA onisciente ou inimigos que se movem em fila única. É compatível com qualquer engine de jogo (Unity, Unreal Engine 5, Godot, etc.) e é essencial para desenvolvedores que desejam criar oponentes de IA envolventes, críveis e divertidos de enfrentar.

Funciona com~Claude Code~Codex CLI~Cursor
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Documentação

IA de Jogos

Filosofia Central

A Inteligência Artificial (IA) de jogos não é aprendizado de máquina acadêmico tentando prever o futuro ou vencer grandes mestres do xadrez humano. IA de jogos é uma ilusão de entretenimento e ritmo. Um NPC que joga com precisão sobre-humana, pontaria perfeita e zero hesitação é frustrante e sem graça de enfrentar. A IA de jogos deve fornecer telegrafia clara, tomada de decisão tática legível, percepção sensorial crível e calibração dinâmica de dificuldade que dá aos jogadores a sensação emocionante de superar um oponente competente.


Arquitetura de IA de Jogos em 4 Etapas

Etapa 1: Arquiteturas de Tomada de Decisão: Árvores de Comportamento vs FSMs

  1. Árvores de Comportamento (O Padrão da Indústria para IA de Combate):
    • Construídas em nós hierárquicos avaliados da esquerda para a direita:
      • Compostos:
        • Sequência ($ o$): Executa filhos sequencialmente; falha se algum filho falhar (ex.: Tem Arma $ o$ Recarregar $ o$ Mirar).
        • Seletor ($?$): Executa filhos até que um suceda (ex.: Fugir se Vida Baixa $?$ Ataque Corpo a Corpo $?$ Buscar Cobertura).
      • Decoradores: Portões condicionais (ex.: Inverter, Limite de Tempo, Cooldown).
      • Folhas / Tarefas: Ações executáveis concretas (ex.: MoverParaPosicao, TocarAnimacao).
  2. Máquinas de Estado Finito (FSMs):
    • Melhor para criaturas ambientes simples ou chefes discretos (Estados: Patrulha, Investigar, Perseguir, Atacar, Fugir).

Etapa 2: Sistemas de Percepção Sensorial (Visão e Audição)

  1. Cones de Visão (Percepção Visual):
    • Avalie a visibilidade do alvo usando 3 portões:
      • Verificação de Distância: O jogador está dentro do raio de visão ($D \le R_{text{max}}$)?
      • Ângulo do Campo de Visão: O produto escalar do vetor direcional do inimigo e a direção para o jogador é $\ge \cos( heta / 2)$?
      • Linha de Visão (Raycast): Um raycast físico dos olhos do inimigo até o torso do jogador atinge a geometria do mundo ou o jogador?
  2. Percepção Acústica (Audição):
    • Propague eventos sonoros pelo mundo do jogo (ex.: Tiro = raio de 40m; Passos = raio de 8m).
    • NPCs alertados fazem a transição para um estado Investigar direcionado à origem do som.

Etapa 3: Pathfinding em NavMesh e Flanqueamento Tático

  1. Pathfinding A* em Malhas de Navegação:
    • NPCs consultam NavMeshes pré-cozidas para travessia de caminho.
    • Obstáculos de Velocidade Recíproca (RVO / ORCA): Implemente prevenção de colisão local para que grupos de 5 inimigos não marche em uma única fila idêntica ou emperre entradas de portas.
  2. Busca de Cobertura Tática e Flanqueamento:
    • Consulte Sistemas de Consulta Ambiental (EQS): Amostre pontos candidatos ao redor do jogador, pontue pontos com base no ângulo da geometria de cobertura, distância e proteção de linha de visão.

Etapa 4: Telegrafia e a Ilusão de Competência

  1. Telegrafia de Intenção:
    • Antes de executar um ataque letal, os NPCs devem telegrafar a intenção por meio de dicas de áudio ("Flanqueando pela esquerda!", "Granada para fora!"), animações de preparação ou linhas de mira a laser.
  2. O "Efeito Stormtrooper" (Incompetência Controlada):
    • O primeiro tiro disparado contra um jogador desprevenido deve errar intencionalmente por 1 metro para alertar o jogador e criar adrenalina antes de causar dano real.

Formato de Entrega: Especificação de Árvore de Comportamento de IA Inimiga (ENEMY-AI-SPEC.md)

# Especificação de Árvore de Comportamento de IA Inimiga de Combate: [Arquétipo de NPC]

## 1. Parâmetros de Percepção
- **Distância de Visão**: 25 metros (Dia) / 14 metros (Noite)
- **Ângulo do Campo de Visão**: 110 graus
- **Raio de Audição**: Tiros = 50m | Passos Correndo = 12m | Andar Agachado = 0m (Silencioso)
- **Buffer de Tempo de Reação**: Atraso de 350ms entre a aquisição do alvo e o gatilho de ataque

## 2. Hierarquia Mestra da Árvore de Comportamento

Raiz (Seletor) ├── [Decorador: Vida < 20%] -> Sequência (Fuga de Emergência) │ ├── EncontrarCoberturaLongeDoJogador() │ ├── MoverParaCobertura() │ └── TocarAnimacao("Curar") ├── [Decorador: PodeVerJogador == Verdadeiro] -> Seletor (Ramo de Combate) │ ├── [Decorador: EmAlcanceCorpoACorpo] -> Sequência (Golpe Corpo a Corpo) │ │ ├── TocarAudioFala("Carga!") │ │ ├── TelegrafarPreparacao(400ms) │ │ └── ExecutarDanoCorpoACorpo() │ └── Sequência (Engajamento à Distância) │ ├── Seletor (Tomar Cobertura ou Flanquear) │ │ ├── [Decorador: EmCobertura] -> MirarNoJogador() │ │ └── MoverParaPosicaoFlanco() │ └── RajadaDeDisparo(3_tiros) └── Sequência (Patrulha / Ocioso) ├── PegarProximoPontoPatrulha() ├── MoverParaPonto() └── EsperarAleatorio(2s, 5s)


## 3. Falas de Áudio e Feedback do Jogador
- **Ao Avistar o Jogador**: *"Contato! Nove horas!"*
- **Ao Lançar Granada**: *"Granada para fora! Se protejam!"*

Exemplo Prático: Corrigindo IA de Inimigo Atirador "Injusta"

  • Problema: Testadores de jogo odiavam um inimigo atirador porque ele matava jogadores instantaneamente do outro lado do mapa sem aviso.
  • Remediação: Adicionou-se uma linha de mira laser vermelha visível varrendo o chão por 2,0 segundos antes de atirar, emparelhada com um zumbido distinto de carregamento de áudio.
  • Resultado: As mortes dos jogadores pareciam justas e evitáveis; as pontuações de satisfação dos testadores saltaram de 32% para 88%.

Lista de Verificação de Verificação

  • Sistema de percepção valida distância, cone FOV e linha de visão por raycast físico.
  • Árvore de comportamento prioriza estados de sobrevivência/fuga antes de ações ofensivas.
  • Todos os ataques letais incluem animações de telegrafia legíveis ou falas de áudio.
  • Agentes NavMesh implementam prevenção de colisão local (RVO) para evitar aglomeração em portas.
  • Tempos de reação do inimigo incluem buffers de atraso realistas semelhantes aos humanos (200–400ms).

Anti-Padrões

  • IA Onisciente: Deixar os inimigos saberem as coordenadas do jogador através de paredes sólidas sem verificações de percepção.
  • Enquadramento no Quadro Zero: Inimigos girando $180^\circ$ e atirando com 100% de precisão em um único quadro.
  • Os Lemmings em Fila Única: Ter 8 inimigos marchando em linha reta por um único corredor para serem abatidos um por um.

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