Посмотрел я наканунеэто видео и «вдохновился»… тем, что в видео показан очень сложный способ сделать очень простую вещь — миграцию пользовательских данных.

Если интересен контекст моего баттхерта, то стоит посмотреть оригинальное видео, если же нет — можно перейти сразу сюда к моей реализации...

Полистал курсы от коробок навыков, мозгов гика и даже Великого Романа Сакутина и не нашел ответа на дефолтный вопрос с джуновых собеседований: "Что же такое .NET, Mono, компилятор, рантайм и прочие ругательства"...

Сегодня я, наконец, расскажу, почему игровой ИИ, основанный на машине состояний, это ленивое подобие ИИ и не должно видеть свет в любом не пет-проекте.

Довольное большое количество собеседующих заглядывает на гитхаб. Первые хотят убедиться, что у вас есть в наличии хоть какой‑то написанный вами надеюсь код. Вторые хотят побольше в этот код повникать, чтобы посильнее вас потеребонькать на техническом собеседовании. Уже не знаю для чего… для поднятия собственного это, может быть. Или может хотят сбить с вас спесь вместе с денежными запросами) Хотя последняя категория собеседующих на моей практике попадалась всего два раза:

Привет! В прошлой статье мы уже говорили про искусственный интеллект и трудности его выбора. В этой мы поговорим как начать его писать так чтобы потом не выстрелить себе в жопу ногу.

Итак, интернет полон туторами по ИИ во всех возможных вариантах: машина состояний, дерево поведений, GOAP и utility AI. Каждое из которых со своей сути лишь определяет алгоритм, по которому сменяются состояния/действия персонажа.

• Для FSM и BT это простые if else с четкими условиями перехода. “Если видим противника, идем к нему. Если подошли, атакуем”.

• Для GOAP мы находим такой “путь” из действий игрока, который приводит к желаемому результату. Как правило, для выбора “пути” используем поиск в ширину, но при большом количестве действий можно рассмотреть варианты использования алгоритмов-“старших братьев” поиска в ширину. Например, A*.

• В Utility AI мы просто выбираем самое “эффективное” действие каким бы то ни было способом. Это можно делать за счет формул расчета, оценки через кривые Безье или через смесь этих способов.

Привет!

Сегодня я хочу поговорить про GRASP. В то время как многие знакомы с SOLID, GRASP, хотя и известен, мало кто в геймдеве воспринимает его всерьёз (или хотя бы знают о нем). GRASP расшифровывается как общие шаблоны распределения ответственностей. Самые часто упоминаемые принципы GRASP известны гораздо шире, чем сам список, в который они включены. Это знаменитые слова про низкую связность и высокое зацепление.

Привет!

Новогодние выходные прошли в созвонах насчет менторства. И каждый раз при подготовке к собеседованию я даю ученикам один и тот же список вопросов. Список, который большей частью сформирован моим личным опытом более сотни собеседований плюс отзывами от друзей/коллег/других учеников.

Но даже в таком случае эта выборка не более репрезентативна, чем мнение рандомного человека или статья с Хабра 3/5/10-летней давности.

Посудите сами, даже выборка из 30 отзывов будет более точной чем все подборки от менторов или «продавателей курсов»! А выборка из сотни будет точнее всего, что вы найдете на рынке! Потому что физически единственные, у кого может быть бОльшая выборка - это всякие онлайн школы. Но как мы все знаем после тех самых онлайн школ многие все равно идут к нормальным менторам. А их статистика “95% трудоустроенных” чаще всего буквально обозначает “эти люди имели работу на момент завершения курса, не важно какую и связана ли она вообще с курсами” (привет, Нетология).

В последнее время среди игровых разработчиков возрос интерес к паттерну "Шина Событий". Этот паттерн часто ругают за его тенденцию к "размыванию логики" и "скрытию зависимостей". Однако, несмотря на критику, полный отказ от этого паттерна также глуп как и написание кода в блокноте вместо специализированной IDE. В этой статье рассмотрим создание игры, целиком основанной на этом паттерне, и поработаем с такими библиотеками, как Zenject, UniRx, и DoTween.