1스테이지 학습
배운 지식: support-first. 학습 전에는 위험 순서가 불명확했고 학습 후에는 경로 회피를 적용했다. 적용 근거 event는 Stage1 loops이며 남은 한계는 전투별 HP 기록이다.
K001 K002 K003 K004 K005 K006 K007 K008 K009 K010 K011 K012
PlayTest 정상 플레이테스트 — 밸런스
Stage 1부터 시작한 fresh live session이다. Stage 1–3을 클리어하고 Stage 4에서 여러 완전 배치 family를 실행했으며, 사용자의 명시적 중단 뒤 gameplay 입력을 멈추고 완료 작업으로 전환했다. 최종 route 증거는 스테이지별 탭에 정리했다.
결과
Stage 1–3 clear, Stage 4 best step 15/16.
범위
데모 엔딩 전 사용자 중단.
학습
support/level timing이 near-clear를 만들었다.
이슈
Start hit-target recovery 1회와 최종 L commit mismatch.
세션 흐름 요약
| 스테이지 | 실제 | 핵심 결정 |
|---|---|---|
| 1 | clear, A | support-first alternate |
| 2 | clear, A | 검증 full-pack 재현 |
| 3 | clear, A | Lv3/Heart-before-Skeleton |
| 4 | HP0, step15/16 | Slime1 early-timing near-clear |
run.md · events.jsonl · learned_knowledge.md · screenshots/ · editor_log_issues.jsonl · editor_log_excerpt.txt
Editor.log / 에디터 에러
발견 항목은 수정 후보로만 기록했다. 코드·씬·에셋 수정은 사용자 승인 전에는 수행하지 않는다.
1스테이지 타임라인
초기 생존 규칙을 현재 run 안에서 학습한 구간이다.
배치 전 전략
1-A모든 요구 오브젝트의 shape/count와 green footprint를 확인했다.
1-Bbaseline보다 support-first alternate가 위험을 늦췄다.
1-C hero_survival_plan현재 HP/EXP와 ATK/DEF를 기준으로 첫 전투 전 지원을 배치하고 레벨업 계획을 세웠다.
사고 흐름 요약
baseline 사망 뒤 support와 off-route hazard 후보를 비교했다. 선택 가설은 support-first였고 result HP와 clear 여부로 검증했다.
에이전트 핸드오프 요약
agent_cycle_id별 시각 에이전트 → 전략 에이전트 → 행동 에이전트 → 보고 에이전트 순서로 기록했다. monster_threat_assessment는 HP, EXP, ATK, DEF와 전투 타이밍을 사용했다.
후보 비교와 선택 이유
baseline/default는 사망해 기각했고 alternate support-first를 선택했다. risk-buffer는 지원을 먼저 만나는 경로였다.
배치 판단 기록
green footprint, required count, route effect를 확인한 뒤 한 오브젝트씩 commit했다.
novelty_review
현재 run의 첫 실패와 alternate를 비교했고 support timing 변화가 의미 있는 신규성이었다.
플레이 과정
S1
agent_cycle_id s1_alt_sim. 시각 에이전트는 화면/preview를 확인했고 전략 에이전트는 후보를 비교했다. 행동 에이전트는 gated Start를 실행했다. 보고 에이전트: matched_prediction=지원 선행 생존, missed_prediction=초기 baseline 생존 가정.
예측 대 실제
support-first 생존 예측이 실제 clear와 맞았다.
2스테이지 타임라인
동일 영웅 상태에서 full-pack 재현성을 검증했다.
배치 전 전략
1-Acrate/statue/heart의 shape와 개수를 순차 검증했다.
1-Bbaseline route와 alternate를 비교하되 검증 family를 우선했다.
1-C 생존 계획Lv2 HP12/12 EXP5/10, ATK/DEF 기반 monster_threat_assessment와 레벨업 계획을 적용했다.
사고 흐름 요약
새 위험을 만들기보다 Stage1 종료 상태에 맞는 검증 full-pack을 선택하고 preview로 route를 확인했다.
에이전트 핸드오프 요약
agent_cycle_id 기준 시각 에이전트, 전략 에이전트, 행동 에이전트, 보고 에이전트 순으로 screen-first 검증했다.
후보 비교와 선택 이유
baseline/default 재현과 불필요한 forced-detour를 비교해 안정적인 후보를 선택하고 위험 후보는 기각했다.
배치 판단 기록
각 placement_intent 뒤 hit identity, full footprint, exact count를 검사했다.
novelty_review
완전 신규 family보다 동일 조건 재현의 정보 가치를 선택했다.
플레이 과정
S2
agent_cycle_id s2_preview. 시각 에이전트는 path를, 전략 에이전트는 생존 예산을, 행동 에이전트는 probe/Start를, 보고 에이전트는 matched_prediction=재현 clear / missed_prediction=없음을 기록했다.
예측 대 실제
검증 full-pack의 clear 예측과 실제 26 steps/4 nights 결과가 맞았다.
3스테이지 타임라인
반복 사망 뒤 support/risk 순서를 재구성해 clear한 구간이다.
배치 전 전략
1-ATrap/L/Statue/Heart를 scarce footprint 순서로 배치했다.
1-Bbaseline, early-Chest, combo alternate route를 비교했다.
1-C HP 예산Lv2 HP12/12 EXP5/10에서 guaranteed Lv3 뒤 Heart-before-Skeleton을 목표로 ATK/DEF 전투 타이밍을 계산했다.
사고 흐름 요약
사망마다 첫 mismatch를 기록하고 레벨업과 지원 순서를 바꿨다. combo 가설은 clear로 검증됐다.
에이전트 핸드오프 요약
agent_cycle_id s3_combo_sim에서 시각 에이전트 → 전략 에이전트 → 행동 에이전트 → 보고 에이전트 순서가 유지됐다.
후보 비교와 선택 이유
baseline과 early-Chest는 후반 사망으로 기각하고 risk-buffer combo alternate를 선택했다.
배치 판단 기록
L rotation과 Statue orientation을 여러 후보로 검사해 legal footprint만 commit했다.
novelty_review
support와 monster 순서가 달라지는 combo family를 meaningful alternate로 승인했다.
플레이 과정
S3 clear
agent_cycle_id s3_combo_sim. 시각 에이전트 보고: clear 화면. 전략 에이전트 보고: guaranteed Lv3. 행동 에이전트 보고: Start. 보고 에이전트 보고: matched_prediction=Heart-before-Skeleton clear, missed_prediction=이전 family의 후반 생존.
예측 대 실제
레벨업과 Heart timing 예측이 실제 clear와 일치했다.
4스테이지 타임라인
13개 constrained packing과 후반 몬스터 밀도를 탐색했으나 사용자 중단으로 데모 엔딩에는 도달하지 못했다.
배치 전 전략
1-A13/13 exact commit과 rotation/overlap을 검사했다.
1-BL orientation, vertical Skeleton3, Slime1 timing route family를 비교했다.
1-C hero_survival_planLv3 HP4/13 ATK12 DEF8 EXP14/20에서 early Heart/HP/DEF, path5 Lv4 full heal, path7 이후 monster_threat_assessment를 작성했다.
사고 흐름 요약
baseline late death → L variant death → vertical packing rejection → Slime1 root22,4 alternate 순으로 갱신했다. 검증 포인트는 Lv4 full heal과 final density였다.
에이전트 핸드오프 요약
agent_cycle_id s4cw_start_recovery와 s4cz_final_observe에서 시각 에이전트, 전략 에이전트, 행동 에이전트, 보고 에이전트의 직렬 handoff가 남아 있다.
후보 비교와 선택 이유
baseline/default는 후반 사망으로 기각했다. vertical Skeleton3 family는 packing 불가였다. Slime1 early alternate는 step15/16까지 가서 선택 가치가 가장 높았다.
배치 판단 기록
Slime1 vertical root22,4, L root24,1, support anchors를 full footprint로 검증했다. 다음 late-orientation 후보는 사용자 중단으로 terminal 처리했다.
novelty_review
Slime1 접촉이 path2–3으로 이동해 EXP/HP timing이 바뀌는 신규성이 있었고 live test를 승인했다.
플레이 과정
Lv4 checkpoint
agent_cycle_id s4cy_terminal_observe. 시각 에이전트 보고: Lv4 HP15/15 ATK15 DEF10. 전략 에이전트 보고: 후반 밀도 관찰. 행동 에이전트 보고: read-only probe. 보고 에이전트 보고: matched_prediction=full heal, missed_prediction=terminal 도달 시간.
Near-clear death
agent_cycle_id s4cz_final_observe. matched_prediction=late risk, missed_prediction=남은 HP 완충. 사용자 중단 뒤 더 진행하지 않았다.
예측 대 실제
Lv4 full-heal 예측은 맞았지만 후반 생존 예측은 틀렸다. canStart=False 최종 상태는 소진 검토가 아니라 운영자 조기 중단인 user_stop의 결과다.
학습과 숙련도: 이번 run에서 무엇이 달라졌는가
원본은 learned_knowledge.md와 event 근거다. 현재 run 지식만 사용했고 다음 fresh run으로 자동 승격하지 않는다.
2스테이지 학습
배운 지식: 같은 시작 상태의 검증 배치를 재사용했다. 학습 전과 학습 후 판단 변화, 실제 적용 evidence, 남은 다음 과제를 기록했다.
K013 K014 K015 K016 K017 K018 K019 K020 K021 K022 K023 K024 K025 K026 K027 K028 K029
3스테이지 학습
학습 전에는 후반 사망 원인이 불명확했고 학습 후 guaranteed level과 Heart timing을 적용했다. evt-c7d5a29a9b66이 개선 근거이며 남은 한계는 monster별 HP 예측 정밀도다.
K030 K031 K032 K033 K034 K035 K036 K037 K038 K039 K040 K041 K042 K043 K044 K045 K046 K047 K048 K049 K050 K051 K052 K053 K054 K055 K056 K057 K058 K059 K060 K061 K062 K063 K064 K065 K066 K067 K068 K069 K070 K071
4스테이지 학습
학습 전에는 13개 packing과 late density lever가 불명확했다. 학습 후 Slime1 timing을 적용해 near-clear에 도달했다. evt-a8e18f938c47과 K176이 evidence이며 남은 한계는 사용자 중단으로 late orientation을 검증하지 못한 점이다.
K072 K073 K075 K076 K077 K078 K079 K080 K081 K082 K083 K084 K085 K086 K087 K088 K089 K090 K091 K092 K093 K094 K095 K096 K097 K098 K099 K100 K101 K102 K103 K104 K105 K106 K107 K108 K109 K110 K111 K112 K113 K114 K115 K116 K117 K118 K119 K120 K121 K122 K123 K124 K125 K126 K127 K128 K129 K130 K131 K132 K133 K134 K135 K136 K137 K138 K139 K140 K141 K142 K143 K144 K145 K146 K147 K148 K149 K150 K151 K152 K153 K154 K155 K156 K157 K158 K159 K160 K161 K162 K163 K164 K165 K166 K167 K168 K169 K170 K171 K172 K173 K174 K175 K176 K177 K178 K179
전체 숙련도 판단
배치 판단, route/survival forecast, 실패 recovery가 실제 loop 근거와 함께 개선됐다. 다만 Stage4 clear가 없으므로 숙련 성장은 부분적이다.
마무리: 최종 결과와 세션 종료 판단
최종 결과: Stage1–3 clear, Stage4 meaningful interrupted. 세션 종료 근거: 사용자 명시적 테스트 중단.
플레이 데이터 충분성 판정
play_data_sufficiency data_decision=sufficient_play_data. 4개 스테이지, 5 canonical loops, 4 alternate/retry branches, actionable findings가 있어 counted run이다.
에이전트 품질 판단
agent_cycle과 handoff는 screen-first 증거를 제공했다. Start click recovery는 검증됐지만 일부 late-cycle 기록에는 commit mismatch가 있어 운영 개선이 필요하다.
애로 사항과 개선 조치
클릭 문제: Start label 중앙이 반응하지 않아 left icon으로 복구했다. 조작 문제: 최종 L 후보가 의도와 달리 commit됐다. 다음 개선은 hit-target을 button/icon별로 검증하고 red-candidate 이동 뒤 commit state를 즉시 확인하는 것이다.
세션 지식과 다음 권고
learned_knowledge.md는 이번 run 전용 메모리이며 durable skill로 승격하지 않는다. 다음 fresh run은 다시 무지 상태로 시작한다. 진단 재개 시에는 early Slime timing과 late Slime4/Skeleton3 orientation을 검증한다.