ಮೂಲಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಯಾಂತ್ರಿಕ ವಿನ್ಯಾಸ: ಐಡಿಯಾದಿಂದ ಪ್ಲೇಯಬಲ್ ಕೋರ್‌ಗೆ ತ್ವರಿತ ಪುನರಾವರ್ತನೆ

ಲಾಭಗಳು:

• ಕೋರ್ ಲೂಪ್, ಮೆಕ್ಯಾನಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು MVP ಯ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ಯಾಂತ್ರಿಕ ಕಲ್ಪನೆಯ ಸಂತಾನೋತ್ಪತ್ತಿ ಮತ್ತು ಮೂಲಮಾದರಿ ಅಸ್ಥಿಪಂಜರಕ್ಕಾಗಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಬಳಸುವುದು.
• ಮೂಲಮಾದರಿಯು ಒಂದೇ ಪರೀಕ್ಷಾ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಉತ್ತರಿಸಬೇಕು ಎಂದು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಕಿರಿದಾಗಿಸುವ ಮೂಲಕ ತ್ವರಿತ ಮತ್ತು ಅಗ್ಗದ ಪುನರಾವರ್ತನೆಗಳನ್ನು ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
• ಮೆಕ್ಯಾನಿಕ್ ಮೋಜು ಅಥವಾ ಇಲ್ಲವೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಕೈಯಲ್ಲಿ ಆಡುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಾ ಊಹೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮಾತ್ರ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಮತ್ತು ಪೋಲಿಷ್ ಬಲೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಬೇಕು ಎಂದು ಗುರುತಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.

ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಆಟವು ಕಲ್ಪನೆಯಂತೆ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ; ಆದರೆ ಕಲ್ಪನೆಗಳು ಅಗ್ಗವಾಗಿವೆ, ನುಡಿಸಬಹುದಾದ ಮೂಲಮಾದರಿಗಳು ದುಬಾರಿಯಾಗಿದೆ. ಮೂಲಮಾದರಿ; ಪಾಲಿಶ್ ಮಾಡಿದ ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ ಅಥವಾ ಪೂರ್ಣ ವಿಷಯವಿಲ್ಲದೆ, ಮೆಕ್ಯಾನಿಕ್ ವೇಗವಾಗಿ ಮತ್ತು ಅಗ್ಗದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಮೋಜು ಮಾಡುತ್ತದೆಯೇ ಎಂದು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಇದು ಪ್ಲೇ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಬ್ಲೂಪ್ರಿಂಟ್ ಆಗಿದೆ. ಆಟದ ವಿನ್ಯಾಸದ ಕಠೋರ ಸತ್ಯವೆಂದರೆ: ಮೆಕ್ಯಾನಿಕ್ ಕಾಗದದ ಮೇಲೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾಣುವುದು ತುಂಬಾ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ ಆದರೆ ಕೈಯಲ್ಲಿ ಭಯಾನಕವಾಗಿದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಯಶಸ್ಸು "ಸರಿಯಾದ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು" ಅಲ್ಲ, ಆದರೆ ಕೆಟ್ಟ ಆಲೋಚನೆಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದು ಮತ್ತು ನೀವು ಒಳ್ಳೆಯದನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುವವರೆಗೆ ಅನೇಕ ಪುನರಾವರ್ತನೆಗಳನ್ನು ಮಾಡುವುದು. ಅಲ್ಲಿಯೇ AI ಬರುತ್ತದೆ: ಇದು ಕಲ್ಪನೆಯ ರಚನೆ, ನಿಯಮ ಬರವಣಿಗೆ ಮತ್ತು ಮೂಲಮಾದರಿಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ನಿಮಗೆ ಪ್ರಯೋಗ ಮಾಡಲು ಹೆಚ್ಚಿನ ಅವಕಾಶಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.

ಈ ಘಟಕದಲ್ಲಿ, ಯಾಂತ್ರಿಕ ವಿನ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ಕ್ಷಿಪ್ರ ಮೂಲಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ AI ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುವುದು ಎಂದು ನೀವು ಕಲಿಯುವಿರಿ; ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿರ್ಬಂಧಿಸುವುದು, ಕೋರ್ ಲೂಪ್ ಅನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಮೂಲಮಾದರಿಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಹೇಗೆ ನೀವು ಕಲಿಯುವಿರಿ.

ಕೋರ್ ಲೂಪ್: ಎಲ್ಲದರ ಕೇಂದ್ರ

ಆಟದ ಹೃದಯವು ಕೋರ್ ಲೂಪ್ ಆಗಿದೆ - ಆಟಗಾರನು ಮತ್ತೆ ಮತ್ತೆ ಮಾಡುವ ಕ್ರಿಯೆಗಳ ಸರಪಳಿಯು ಆಟದ ಆಧಾರವಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಶೂಟರ್‌ನಲ್ಲಿ "ಎಕ್ಸ್‌ಪ್ಲೋರ್ → ಯುದ್ಧ → ಕಲೆಕ್ಟ್ → ವಿಕಸನ"; ಫಾರ್ಮ್ ಆಟದಲ್ಲಿ "ಸಸ್ಯ → ಬೆಳೆಯು → ಕೊಯ್ಲು → ಮಾರಾಟ → ಬೆಳೆಸು". ಮೂಲಮಾದರಿಯ ಹಂತದಲ್ಲಿ, ಈ ಚಕ್ರವು ವಿನೋದಮಯವಾಗಿದೆಯೇ ಅಥವಾ ಇಲ್ಲವೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ನಿಮ್ಮ ಏಕೈಕ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ. ಕೋರ್ ಲೂಪ್ ಅನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸುವ ಚಿಂತನೆಯ ಪಾಲುದಾರರಾಗಿ AI ಅನ್ನು ಇಲ್ಲಿ ಬಳಸಿ: ಅದಕ್ಕೆ ನಿಮ್ಮ ಲೂಪ್ ಅನ್ನು ವಿವರಿಸಿ, ದುರ್ಬಲ ಲಿಂಕ್‌ಗಾಗಿ ಕೇಳಿ, ಪರ್ಯಾಯ ಲೂಪ್‌ಗಳನ್ನು ಕೇಳಿ.

ಹಂತ ಹಂತದ ಹರಿವು:

1. ನಿರ್ಬಂಧವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ. ವೇದಿಕೆ, ಪ್ರಕಾರ, ಪ್ರೇಕ್ಷಕರು, ಅವಧಿಯ ಅವಧಿ, ನಿಯಂತ್ರಣ ಯೋಜನೆ. ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ನಿರ್ಬಂಧ, ಹೆಚ್ಚು ಉಪಯುಕ್ತವಾದ ಕಲ್ಪನೆ.
2. ಕೋರ್ ಲೂಪ್ ಅನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ. 4-6 ಕ್ರಿಯಾಪದಗಳೊಂದಿಗೆ ಚಕ್ರವನ್ನು ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸಿ; ಇದನ್ನು ಬಲಪಡಿಸಲು AI ಅನ್ನು ಕೇಳಿ.
3. ಯಾಂತ್ರಿಕ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿ. ಪ್ರತಿ ಸೈಕಲ್ ಹಂತಕ್ಕೆ ವಿಭಿನ್ನ ಯಾಂತ್ರಿಕ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಕೇಳಿ.
4. ಮೂಲಮಾದರಿಯ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ. "ಕನಿಷ್ಠ ಪರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದಾದ ಆವೃತ್ತಿ" (MVP) ಎಂದರೇನು? ಏನನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಬಹುದು ಎಂದು AI ಅನ್ನು ಕೇಳಿ.
5. ಪರೀಕ್ಷಾ ಊಹೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ. "ಈ ಮೂಲಮಾದರಿಯು ಸಾಬೀತುಪಡಿಸಬೇಕು" ಎಂಬ ವಾಕ್ಯವನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ.

ಸುಳಿವು: ಮೂಲಮಾದರಿಯ ಉದ್ದೇಶವು "ಆಟವನ್ನು ಮಾಡುವುದು" ಅಲ್ಲ ಆದರೆ "ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಉತ್ತರಿಸುವುದು". ಯಾವಾಗಲೂ AI ಅನ್ನು "ಈ ಮೂಲಮಾದರಿಯನ್ನು ಯಾವ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಬೇಕು" ಎಂದು ಕೇಳಿ; ವ್ಯಾಪ್ತಿ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಕುಗ್ಗುತ್ತದೆ.

ಕಾಗದದ ಮೂಲಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಡಿಜಿಟಲ್ ಮಾದರಿ

AI ಎರಡೂ ರೀತಿಯ ಮೂಲಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಸಹಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಕಾಗದದ ಮೂಲಮಾದರಿಯು (ಟೇಬಲ್‌ಟಾಪ್ ನಿಯಮಗಳೊಂದಿಗೆ ಆಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಕಾರ್ಡ್-ಡೈಸ್) ಕೋಡ್ ಬರೆಯದೆ ಯಂತ್ರಶಾಸ್ತ್ರದ ತರ್ಕವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ. ಟೇಬಲ್ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಿಯಮಗಳು, ಕಾರ್ಡ್ ಪಠ್ಯಗಳು, ಸಂಭವನೀಯ ಅಸಮತೋಲನಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ನೀವು AI ಅನ್ನು ಕೇಳಬಹುದು. ಡಿಜಿಟಲ್ ಮೂಲಮಾದರಿಗಾಗಿ, AI ಅಸ್ಥಿಪಂಜರ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು (ಆಟಗಾರ ನಿಯಂತ್ರಕ, ಸರಳ ಸ್ಥಿತಿಯ ಯಂತ್ರ) ಅದು ಎಂಜಿನ್‌ನೊಳಗೆ ಚಲಿಸುತ್ತದೆ; ನಾವು ಇದನ್ನು ಘಟಕ 7 ರಲ್ಲಿ ಆಳಗೊಳಿಸುತ್ತೇವೆ. ಮೂಲಮಾದರಿಯ ಹಂತದಲ್ಲಿ, AI- ರಚಿತವಾದ ಕೋಡ್‌ನಿಂದ "ಭಾವನೆಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಸಾಕಷ್ಟು ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ" ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಿ, ಪೋಲಿಷ್ ಅಲ್ಲ.

ಎಚ್ಚರಿಕೆ: ಮೂಲಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಸುಂದರವಾದ ದೃಶ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಗೀತದಲ್ಲಿ ಸಮಯವನ್ನು ವ್ಯರ್ಥ ಮಾಡಬೇಡಿ. "ಪೋಲಿಷ್ ಟ್ರ್ಯಾಪ್" - ಸುಂದರವಾದ ಆದರೆ ನೀರಸವಾದ ಒಂದು ಕೊಳಕು ಆದರೆ ಮೋಜಿನ ಮೂಲಮಾದರಿಯ ಪರವಾಗಿ. ದೃಶ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ AI ಅನ್ನು ಕೇಳುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಯಂತ್ರಶಾಸ್ತ್ರವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಿ.

ಪುನರಾವರ್ತನೆಯ ವೇಗ ಮತ್ತು "ಕೊಲ್ಲುವ ಧೈರ್ಯ"

ಮೂಲಮಾದರಿಯ ರಹಸ್ಯ ಕೌಶಲ್ಯವು ಕೆಟ್ಟ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಕೊಲ್ಲಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ವಿನ್ಯಾಸಕರು ತಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಆಲೋಚನೆಗಳಿಗೆ ಭಾವನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಲಗತ್ತಿಸುತ್ತಾರೆ; ನೀವು ಮೆಕ್ಯಾನಿಕ್‌ನಲ್ಲಿ ಎರಡು ವಾರಗಳನ್ನು ಕಳೆದಿದ್ದರೆ, ಅದು ಕೆಟ್ಟದಾಗಿದೆ ಎಂದು ನೀವು ನೋಡಿದರೂ ಅದನ್ನು ತ್ಯಜಿಸುವುದು ಕಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ - ಇದನ್ನು "ಮುಳುಗಿದ ವೆಚ್ಚದ ತಪ್ಪು" ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ (ವ್ಯಯಿಸಿದ ಶ್ರಮದಿಂದಾಗಿ ಕೆಟ್ಟ ಹಾದಿಯಲ್ಲಿ ಮುಂದುವರಿಯುವ ಪ್ರವೃತ್ತಿ). AI ಇಲ್ಲಿ ಒಂದು ಗುಪ್ತ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ: ಕಲ್ಪನೆಯ ಉತ್ಪಾದನೆ ಮತ್ತು ಸ್ಕ್ಯಾಫೋಲ್ಡಿಂಗ್ ಎಷ್ಟು ಅಗ್ಗವಾಗಿದೆಯೆಂದರೆ, ಮೂಲಮಾದರಿಯನ್ನು ಎಸೆಯುವುದು ಈಗ ಗಂಟೆಗಳ ವ್ಯರ್ಥವಾಗಿದೆ, ದಿನಗಳಲ್ಲ. ಈ ಅಗ್ಗದತೆಯು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಧೈರ್ಯಶಾಲಿಯನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ನಿಯಮವೆಂದರೆ: ಪ್ರತಿ ಮೂಲಮಾದರಿಯ ಮೇಲೆ "ಯಶಸ್ಸು/ವೈಫಲ್ಯ ಮಾನದಂಡ" ಮತ್ತು "ನಿರ್ಧಾರದ ದಿನಾಂಕ" ಅನ್ನು ಇರಿಸಿ - "ಎರಡು ದಿನಗಳ ನಂತರ ಯುದ್ಧದ ಭಾವನೆಯು ವಿನೋದಮಯವಾಗಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ನಾವು ಅದನ್ನು ಕತ್ತರಿಸುತ್ತೇವೆ." ಈ ಮಾನದಂಡವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವಲ್ಲಿ ನೀವು AI ಅನ್ನು ಸಹ ಸಂಪರ್ಕಿಸಬಹುದು, "ಈ ಮೆಕ್ಯಾನಿಕ್ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿಲ್ಲ ಎಂದು ಯಾವ ಚಿಹ್ನೆಗಳು ಸೂಚಿಸುತ್ತವೆ?"

ಮತ್ತೊಂದು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ: AI ಅನ್ನು ದೆವ್ವದ ವಕೀಲರಾಗಿ ಬಳಸಿ. ನೀವು ಇಷ್ಟಪಡುವ ಮೆಕ್ಯಾನಿಕ್ ಬಗ್ಗೆ ಅವನಿಗೆ ತಿಳಿಸಿ ಮತ್ತು "ಈ ಕಲ್ಪನೆಯ ಮೂರು ದುರ್ಬಲ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಅವನಿಗೆ ಕ್ರೂರವಾಗಿ ಹೇಳಿ ಮತ್ತು ಅದು ಏಕೆ ವಿಫಲವಾಗಬಹುದು" ಎಂದು ಹೇಳಿ. ಈ ರೀತಿಯಾಗಿ ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಉತ್ಸಾಹದಿಂದ ಕುರುಡಾಗಿರುವ ದೌರ್ಬಲ್ಯಗಳನ್ನು ನೀವು ಮೊದಲೇ ನೋಡುತ್ತೀರಿ. ಉದ್ದೇಶವು ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ರಕ್ಷಿಸುವುದಲ್ಲ, ಆದರೆ ಅದನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದು; ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ ಉತ್ತೀರ್ಣರಾಗುವ ಕಲ್ಪನೆಯು ಮೂಲಮಾದರಿಯ ಯೋಗ್ಯವಾಗಿದೆ.

ಮೂರು ಸಣ್ಣ ಪ್ರಕರಣಗಳು

ಪ್ರಕರಣ 1 - ಚಕ್ರವು ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ನಂತರ, ಕಲ್ಪನೆಯು ನೆಲೆಗೊಂಡಿತು. ಕಾರ್ಡ್-ಯುದ್ಧ ಆಟದ ಕೋರ್ ಲೂಪ್ ಅನ್ನು ಡಿಸೈನರ್ ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಅವರು AI 5 ಕ್ರಿಯಾಪದಗಳೊಂದಿಗೆ ಲೂಪ್ ಅನ್ನು ಬರೆಯುವಂತೆ ಮಾಡಿದರು ಮತ್ತು "ಯಾವ ದುರ್ಬಲ ಲಿಂಕ್?" "ಸಂಗ್ರಹ" ಹಂತವು ಆಟಗಾರನಿಗೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು AI ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಿದೆ. ವಿನ್ಯಾಸಕಾರರು ಈ ಹಂತಕ್ಕೆ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಸೇರಿಸಿದ್ದಾರೆ; ಪ್ಲೇಟೆಸ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ, ಸರಾಸರಿ ಸೆಷನ್ ಸಮಯವು 4 ನಿಮಿಷಗಳಿಂದ 11 ನಿಮಿಷಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಾಯಿತು.

ಪ್ರಕರಣ 2 - ತ್ವರಿತ ನಿರ್ಮೂಲನೆ. ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಮೆಕ್ಯಾನಿಕ್‌ಗಾಗಿ AI ನಿಂದ 15 ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಒಂದು ಸ್ಟುಡಿಯೋ ಸ್ವೀಕರಿಸಿದೆ; ಅವರು 2 ಗಂಟೆಗಳಲ್ಲಿ ಕಾಗದದ ಮೇಲೆ 15 ಅನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿದರು, ಅವುಗಳಲ್ಲಿ 4 ಅನ್ನು ಮೂಲಮಾದರಿ ಮಾಡಿದರು ಮತ್ತು 1 ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿದರು. AI ಇಲ್ಲದೆ, ಅವರು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ 3 ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಒಂದನ್ನು ಹೊಂದಿಸುತ್ತಾರೆ; ವ್ಯಾಪಕ ಹುಡುಕಾಟವು ಉತ್ತಮ ಯಂತ್ರಶಾಸ್ತ್ರವನ್ನು ತಂದಿತು.

ಪ್ರಕರಣ 3 - ಸ್ಕೋಪ್ ಟ್ರ್ಯಾಪ್‌ನಿಂದ ಹಿಂತಿರುಗುವುದು. ಒಂದು ತಂಡವು ಆರಂಭಿಕ ಮಾದರಿಗೆ ದಾಸ್ತಾನು, ಅನ್ವೇಷಣೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಮತ್ತು ಸಂಭಾಷಣೆಯನ್ನು ಸೇರಿಸಲು ಬಯಸಿತು. ಅವರು AI ಯನ್ನು ಕೇಳಿದರು "ಈ ಮೂಲಮಾದರಿಯನ್ನು ಯಾವ ಏಕೈಕ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಬೇಕು?" ಉತ್ತರವು "ಯುದ್ಧದ ಭಾವನೆಯು ವಿನೋದವಾಗಿದೆಯೇ?" ಅವರು ಉಳಿದ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ತೆಗೆದುಕೊಂಡರು; ಮೂಲಮಾದರಿಯು 3 ವಾರಗಳ ಬದಲಿಗೆ 4 ದಿನಗಳಲ್ಲಿ ಹೊರಬಂದಿತು ಮತ್ತು ಸರಿಯಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಉತ್ತರಿಸಿದೆ.

ನಾಲ್ಕು ನಕಲಿಸಬಹುದಾದ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ಗಳು

1) ಕೋರ್ ಲೂಪ್ ಬಲಪಡಿಸುವಿಕೆ:

ನಿಮ್ಮ ಪಾತ್ರ: ಹಿರಿಯ ಆಟದ ವಿನ್ಯಾಸಕ. ನನ್ನ ಆಟ: [ಪ್ರಕಾರ, ವೇದಿಕೆ, ಪ್ರೇಕ್ಷಕರು, ಅವಧಿಯ ಅವಧಿ]. ನನ್ನ ಕೋರ್ ಲೂಪ್: [4-6 ಕ್ರಿಯಾಪದಗಳು]. ಕಾರ್ಯ: (1) ಈ ಲೂಪ್‌ನಲ್ಲಿ ದುರ್ಬಲ ಲಿಂಕ್ ಅನ್ನು ಹೆಸರಿಸಿ ಮತ್ತು ಏಕೆ, (2) ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲೂ ಆಟಗಾರನಿಗೆ ನಿರ್ಧಾರವು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ, (3) ಲೂಪ್ ಅನ್ನು ಬಲಪಡಿಸುವ 3 ಕಾಂಕ್ರೀಟ್ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸಿ.

2) ಯಾಂತ್ರಿಕ ಬದಲಾವಣೆಯ ಉತ್ಪಾದನೆ:

ಆ ಪ್ರಮುಖ ಕ್ರಿಯೆಗಾಗಿ [ಉದಾ. "ಪ್ಲೇಸ್ ಬ್ಲಾಕ್"] 10 ನಿಜವಾದ ವಿಭಿನ್ನ ಯಾಂತ್ರಿಕ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದಕ್ಕೂ ಒಂದು ವಾಕ್ಯವನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ: ನಿಯಮ, ಆಟಗಾರನಿಗೆ ಅದು ನೀಡುವ ನಿರ್ಧಾರ, ಸಂಭವನೀಯ ಅಪಾಯ. ಕ್ಲೀಷೆಗಳನ್ನು ನಿವಾರಿಸಿ (ಎಲ್ಲರಿಗೂ ತಿಳಿದಿದೆ).

3) MVP ಸ್ಕೋಪ್ ಕಡಿತ:

ಕೆಳಗಿನ ಆಟದ ಕಲ್ಪನೆಯ ಮೊದಲ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಾನು ಮಾಡುತ್ತೇನೆ. ನನಗೆ ಹೇಳಿ (1) ಈ ಮೂಲಮಾದರಿಯು ಸಾಬೀತುಪಡಿಸಬೇಕಾದ ಒಂದು ಪ್ರಶ್ನೆ, (2) ಆ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಯಂತ್ರಶಾಸ್ತ್ರದ ಕನಿಷ್ಠ ಪಟ್ಟಿ, (3) ಮೊದಲ ಆವೃತ್ತಿಯಿಂದ ಹೊರತೆಗೆಯಬಹುದಾದ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ. ಕಲ್ಪನೆ: [ಇಲ್ಲಿ ಬರೆಯಿರಿ]

4) ಪೇಪರ್ ಪ್ರೋಟೋಟೈಪ್ ನಿಯಮಗಳು:

ಕೋಡ್ ಬರೆಯದೆ ಡೆಸ್ಕ್‌ಟಾಪ್‌ನಲ್ಲಿ (ಕಾರ್ಡ್‌ಗಳು/ಡೈಸ್/ಟೋಕನ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ) ಈ ಕೆಳಗಿನ ಮೆಕ್ಯಾನಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ನಾನು ಬಯಸುತ್ತೇನೆ: [ಮೆಕ್ಯಾನಿಕ್ಸ್]. ನನಗೆ ಪ್ಲೇ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಪೇಪರ್ ಪ್ರೋಟೋಟೈಪ್ ನಿಯಮ ಸೆಟ್, ಅಗತ್ಯ ಘಟಕಗಳು ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ನೋಡಲು 3 ಚಿಹ್ನೆಗಳನ್ನು ನೀಡಿ.

ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ / ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್

ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:

ನನಗೆ ಮೋಜಿನ ಮೆಕ್ಯಾನಿಕ್ ಅನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿ.

"ವಿನೋದ"ವನ್ನು ಅಳೆಯಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ; ಯಾವುದೇ ಸಂದರ್ಭವಿಲ್ಲ. AI ಸಾಮಾನ್ಯ ಮೆಕ್ಯಾನಿಕ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತದೆ.

ಶಕ್ತಿಯುತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:

ನನ್ನ ಆಟ: ಪಿಸಿ, ರೋಗುಲೈಕ್, 20-30 ನಿಮಿಷಗಳ ಸುತ್ತುಗಳು, ಗುರಿ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರು: ಹಾರ್ಡ್‌ಕೋರ್. ಕೋರ್ ಸೈಕಲ್: ಅನ್ವೇಷಿಸಿ-ಹೋರಾಟ-ಬಲವಾಗು-ಮತ್ತೆ-ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ. ಸಮಸ್ಯೆ: ಆಟಗಾರರು 3 ನೇ ಸುತ್ತಿನ ನಂತರ ಬೇಸರಗೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ (ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಭಾವನೆ). ಕಾರ್ಯ: 5 ಮೆಕ್ಯಾನಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಸೂಚಿಸಿ ಅದು ಪ್ರತಿ ಸುತ್ತಿನಲ್ಲಿ ವಿಭಿನ್ನ ಭಾವನೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಅದು ಶಾಶ್ವತ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ನೀಡುವುದಿಲ್ಲ. ಪ್ರತಿಯೊಂದಕ್ಕೂ: ಅದು ಹೇಗೆ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದು ಸಮತೋಲನವನ್ನು ಹೇಗೆ ಅಸಮಾಧಾನಗೊಳಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸಿ.

ಕಾಂಕ್ರೀಟ್ ಸಮಸ್ಯೆ ("3 ನೇ ಸುತ್ತಿನ ನಂತರ ಬೇಸರ") ಮತ್ತು ನಿರ್ಬಂಧವು ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಮಾದರಿಯ ಮಾದರಿಯ ಹೋಲಿಕೆ ಚಾರ್ಟ್

ಗಾತ್ರ

ಕಾಗದದ ಮೂಲಮಾದರಿ

ಡಿಜಿಟಲ್ ಮೂಲಮಾದರಿ

ವೇಗ

ಅತ್ಯಂತ ವೇಗವಾಗಿ (ಗಂಟೆಗಳು)

ಮಧ್ಯಮ (ದಿನಗಳು)

ಪರೀಕ್ಷಿಸಲಾಯಿತು

ನಿಯಮ/ತರ್ಕ

ಭಾವನೆ, ಗತಿ, ನಿಯಂತ್ರಣ

AI ಕೊಡುಗೆ

ನಿಯಮ, ಕಾರ್ಡ್ ಪಠ್ಯ, ಸಮತೋಲನ

ಅಸ್ಥಿಪಂಜರ ಕೋಡ್, ರಾಜ್ಯ ಯಂತ್ರ

ವೆಚ್ಚ

ಕಡಿಮೆ

ಮಧ್ಯಮ

ಗಡಿ

ಭಾವನೆ/ಗತಿಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ

ಕೋಡ್ ಪ್ರಯತ್ನದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ

ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು

• ಕೋರ್ ಲೂಪ್ ಅನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡುವುದು. ಚಕ್ರವು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಯಾವುದೇ ಯಂತ್ರಶಾಸ್ತ್ರವು ಸರಿಹೊಂದುವುದಿಲ್ಲ.
• ಮೂಲಮಾದರಿಯ ಹೊಳಪು. ದೃಶ್ಯ/ಆಡಿಯೋ ಮೂಲಮಾದರಿಯ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಸಮಯ ವ್ಯರ್ಥ.
• ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದು. ಮೂಲಮಾದರಿಯು ಒಂದು ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಬೇಕು; "ಎಲ್ಲವೂ" ಅಲ್ಲ.
• ಮೊದಲೇ ಒಂದೇ ಕಲ್ಪನೆಗೆ ಬದ್ಧತೆ. AI ಜೊತೆಗೆ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಉತ್ಪಾದಿಸುವುದು ಮತ್ತು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದು ಉತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
• ಪರೀಕ್ಷಾ ಊಹೆಯನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವುದಿಲ್ಲ. "ನಾನು ಏನು ಸಾಬೀತುಪಡಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ" ಅಥವಾ ಮೂಲಮಾದರಿಯ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.

ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ

ಮೂಲಮಾದರಿಯು ಕೆಟ್ಟ ಆಲೋಚನೆಗಳನ್ನು ಅಗ್ಗವಾಗಿ ತೊಡೆದುಹಾಕುವ ಕಲೆಯಾಗಿದೆ. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ, AI ಆಲೋಚನೆಗಳನ್ನು ಗುಣಿಸುತ್ತದೆ, ಕೋರ್ ಚಕ್ರವನ್ನು ಚುರುಕುಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಸಂಕುಚಿತಗೊಳಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕಾಗದ/ಡಿಜಿಟಲ್ ಮೂಲಮಾದರಿಯ ಅಸ್ಥಿಪಂಜರವನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ನೀವು ಕೈ ಆಡಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಪರೀಕ್ಷಾ ಊಹೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಮೂಲಕ "ಇದು ಮೋಜಿನ" ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಮಾತ್ರ ಉತ್ತರಿಸಬಹುದು. ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಉತ್ಪಾದಿಸಿ, ತ್ವರಿತವಾಗಿ ನಿಭಾಯಿಸಿ, ಒಂದೇ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ.

ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾರ್ಯ

ಆಟದ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಆರಿಸಿ. ಕೋರ್ ಲೂಪ್ ಅನ್ನು 5 ಕ್ರಿಯಾಪದಗಳೊಂದಿಗೆ ಬರೆಯಿರಿ ಮತ್ತು "ಕೋರ್ ಲೂಪ್ ಬಲವರ್ಧನೆ" ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ AI ನಿಂದ ದುರ್ಬಲ ಲಿಂಕ್ ಅನ್ನು ಕಲಿಯಿರಿ. ನಂತರ "MVP ಸ್ಕೋಪ್ ಕಡಿತ" ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಮೂಲಮಾದರಿಯು ಪರೀಕ್ಷಿಸಬೇಕಾದ ಏಕೈಕ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ. ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು 5 ಸಾಲುಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತಗೊಳಿಸಿ.

ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ

• [ ] ನಾನು ಕೋರ್ ಲೂಪ್ ಅನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟ ಕ್ರಿಯಾಪದಗಳೊಂದಿಗೆ ಬರೆದಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ಪ್ರತಿ ಲೂಪ್ ಹಂತದಲ್ಲಿ, ಆಟಗಾರನಿಗೆ ಯಾವುದೇ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ನಿರ್ಧಾರಗಳಿವೆಯೇ ಎಂದು ನಾನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದೆ.
• [ ] ನಾನು ಮೂಲಮಾದರಿಯು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವ ಏಕೈಕ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಿದೆ.
• [ ] ನಾನು MVP ಗೆ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಸಂಕುಚಿತಗೊಳಿಸಿದ್ದೇನೆ, ಯಾವುದೇ ಹೊಳಪು ಸೇರಿಸಲಿಲ್ಲ.
• [ ] ನಾನು ವ್ಯಾಪಕ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಕೈಯಲ್ಲಿ ಆಡುವ ಮೂಲಕ ತೆಗೆದುಹಾಕಿದೆ.