AI가 다루기 좋은 패키지
AI프론티어팀에서의 첫 번째 일은 서드파티 패키지를 비교해서 선정하는 것이었습니다.
기준은 단순히 좋은 패키지가 아니라 AI가 잘 다룰 수 있는 패키지였습니다.
화면 전환과 네비게이션 구조를 담당하는 UnityScreenNavigator, 게임 테이블 데이터 파이프라인인 luban_unity 같은 패키지들을 직접 써보고 비교했습니다.
그리고 시스템별로 AI를 활용했을 때 걸린 시간, 정확도, 코드 품질을 점수로 환산해서 평가했습니다.
직접 해보니 사람이 쓰기 편한 패키지와 AI가 쓰기 편한 패키지는 꼭 같지는 않았습니다.
구조가 명확하고 규칙이 일관된 패키지일수록 AI가 실수를 덜 하는 편이었는데, 이 부분이 꽤 재미있었습니다. ㅎㅎ
AI 아트 컨셉 연구
개발뿐만 아니라 AI를 활용한 아트 컨셉 연구도 함께 진행하고 있습니다.
상용화에 성공한 게임들의 에셋을 분석해서 레퍼런스로 삼고, 자사 IP에 맞춰 2D와 애니메이션까지 변형할 수 있는지 검증하는 작업입니다.
대외비인 내용이 많아서 자세히 적지 못하는 점 양해 부탁드립니다!
ChangeRadar
요즘은 ChangeRadar라는 도구를 만들어서 쓰고 있습니다.
마일스톤 중에 기획과 개발이 바뀌고 있는 컨텐츠를 한눈에 확인하기 위한 도구입니다.
주기적으로 SVN을 확인해서, 기획 데이터와 코드에서 바뀐 내용을 모읍니다.
모은 커밋은 게임 컨텐츠별로 자동 분류하고, 테이블 값이 행 단위로 어떻게 바뀌었는지 '이전 → 현재'로 비교해서 보여줍니다.
결과는 HTML 파일 하나짜리 대시보드로 만들어지고, 바뀐 부분을 어떻게 테스트하면 되는지도 자동으로 작성됩니다.
돌이켜보면 올해 초에 SVN 커밋 로그를 분석했던 경험이 이 도구의 시작이었던 것 같습니다.
이번 도구에서는 팀 전체의 변경 내용을 모아서 보여주고 있습니다.
AI를 항상 쓰지는 않는다
AI프론티어팀에서 만든 도구라고 하면 AI가 전부 처리할 것 같지만, 사실은 반대입니다.
커밋 분류는 LLM 없이 규칙만으로 처리합니다.
테스트 방법 작성도 규칙으로 먼저 처리하고, 규칙으로 판단이 어려운 부분에만 AI를 붙였습니다.
규칙으로 되는 일을 AI에게 맡기면 느리고 비용도 들고, 같은 입력에도 결과가 조금씩 달라질 수 있기 때문입니다.
