# 코딩 없이 시작하는 AI 게임 제작
## 개요
이 문서는 AI를 활용하여 OVERDARE에서 게임 콘텐츠를 제작하는 방법을 설명합니다. AI는 맵 설계, UI 구성, 기능 구현 등 다양한 작업을 보조하며, 제작 과정을 빠르고 효율적으로 만들어 줍니다.
해당 기능은 현재 **시범 도입 단계**로 제공되며, 일부 기능은 제한적이거나 예상과 다른 결과가 생성될 수 있습니다.
## 활용 예시
AI Agent는 다음과 같은 작업에 활용할 수 있습니다.
* 기획안 검토 및 개발 방향 제안
* 게임 기능 구현 (Script 자동 생성)
* 맵 및 레벨 디자인 아이디어 생성
* UI/UX 구조 설계
* 에셋 탐색 및 추천
## AI로 제작된 OVERDARE 게임들
AI를 활용하여 제작된 OVERDARE 게임 사례입니다.
맵 구성, 기능 구현, UI 설계까지 AI를 통해 제작된 결과를 확인해보세요. 간단한 아이디어만으로도 실제 게임을 만들 수 있습니다.
## 사용 방법
### AI Agent로 게임 제작하기
1. OVERDARE Studio를 실행하면 우측 하단에 **OVERDARE AI Agent 패널**이 표시됩니다.
2. 만약 Windows protected your PC가 표시되면 **More info**를 클릭한 다음, **Run anyway 버튼**을 클릭하세요.\
(걱정하지 않으셔도 됩니다. 이 경고는 해당 앱이 아직 널리 알려지지 않았거나 다운로드 수가 적어서 표시되는 메시지입니다.)\
3. 네트워크 접근 허용을 요청하는 Windows 보안 창이 표시되면 **허용 버튼**을 클릭하세요.\
(걱정하지 않으셔도 됩니다. 이 메시지는 앱이 네트워크 기능을 사용하기 위해 권한을 요청하는 정상적인 절차입니다.)\
4. OVERDARE AI Agent에 표시되는 **Connect ChatGPT 버튼** 또는 **More options 버튼**을 클릭해서 AI 언어 모델(LLM)을 연결합니다.\
5. OVERDARE AI Agent의 채팅창에 개발 요청 내용(프롬프트)를 입력하고 **Send 버튼**을 클릭합니다.\
6. AI의 작업 수행 결과를 기다립니다.\
7. AI의 답변을 확인하고 Studio에서 결과물을 확인합니다.\
(의도한 결과를 정확하게 반영하기 위해 AI가 생성한 결과는 반드시 검증 후 사용하세요.)
8. 수정 요청을 반복하며 결과를 개선합니다.
이 과정을 반복하며 상상한 아이디어를 빠르게 게임으로 구현하고 확인할 수 있습니다.
### AI Agent 채팅에 오브젝트 정보 전달하기
뷰포트 또는 레벨 브라우저에서 오브젝트를 선택한 뒤 **Add to Chat 버튼**을 클릭하면 해당 오브젝트가 AI Agent 채팅에 추가됩니다.
추가된 오브젝트는 채팅 입력 영역에 컨텍스트로 포함되며, 이를 통해 AI Agent에 오브젝트 관련 작업을 요청할 수 있습니다.
또한, Studio Settings > AI Agent > **Show Floating Panel on Viewport Selection** 옵션을 비활성화하면 Viewport에서 오브젝트 선택 시 플로팅 패널이 표시되지 않습니다.
### AI Agent 패널 표시 및 숨기기
OVERDARE Studio 우측 상단의 **Agent 버튼**을 눌러 패널을 표시하거나 숨길 수 있습니다.
## 유용한 팁
### 명확한 프롬프트 작성
**높은 품질의 결과**를 얻기 위해서는 **명확하고 구체적인 요청**이 중요합니다. 모호한 표현은 의도와 다른 결과를 생성할 가능성을 높입니다.
| ❌ 나쁜 예 | ✅ 좋은 예 |
| --------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| “코인 만들어줘” |
“맵 내에서 코인이 랜덤한 위치에 생성되도록 하고, 플레이어가 코인을 획득하면 점수가 10씩 증가하게 해줘. 현재 획득한 점수는 UI에 실시간으로 표시되어야 해”
|
### 스크립트 구현 오류 대응 가이드
스크립트 실행 중 오류가 발생하거나 결과가 예상과 다를 경우, 단순히 수정 요청보다 **AI에게 로그 추가를 요청하고, 그 결과를 기반으로 분석 및 수정을 진행하는 것이 효과적입니다.**
먼저 AI에게 주요 실행 흐름에 로그를 추가하도록 요청한 뒤, 실행 결과로 나온 로그를 다시 전달하면 AI가 문제 발생 지점을 파악하고 원인을 분석할 수 있습니다.
예시
1. (문제 발생시) “\~\~가 안되는것 같아. 단계별로 로그를 추가해줘”
2. 플레이 테스트 중 발생하는 로그 내용을 복사해서 전달
3. “이 로그 기준으로 문제 원인 분석하고 수정해줘”
4. 문제가 해결될 때까지 1\~3 반복
### 세션 관리
**대화 내용이 길어질수록** AI가 참고하는 맥락(컨텍스트)이 과도하게 누적되어, **결과 품질이 저하**될 수 있습니다. 특히 하나의 세션에서 대화가 계속 쌓이면 의도와 다른 답변이 생성되는 경우가 있습니다.
결과가 이상하거나 반복적으로 잘못되는 경우에는 **새로운 세션을 생성**하여 다시 시도하는 것을 권장합니다.
아래와 같은 경우에는 **New conversation 버튼**을 눌러 **새 대화를 시작하세요**
* 질문을 완전히 다른 주제로 바꿀 때\
(예: 맵 제작 → UI 구현 질문으로 전환)
* 같은 질문인데 답변이 점점 이상해질 때\
(예: 처음에는 정상 답변 → 이후 엉뚱한 코드/설명 반복)
* 설명이 길어지면서 원하는 답과 멀어질 때\
(예: 간단한 해결 방법을 원했지만 점점 불필요한 내용이 추가됨)
#### 주의사항
새로운 세션을 생성하면 **이전 세션의 대화 내용은 자동으로 이어지지 않습니다.** 따라서 이전 작업을 계속 진행하려면, 세션을 이동하기 전에 현재 대화 내용을 요약하는 것이 좋습니다.
**AI에게 지금까지의 내용을 요약해달라고 요청**한 뒤, 해당 요약을 복사하여 **새 세션에 전달**하면 이전 맥락을 유지한 상태로 작업을 이어갈 수 있습니다. 이 방식을 활용하면 불필요한 맥락 누적으로 인한 오류를 줄이면서도 작업 흐름을 안정적으로 유지할 수 있습니다.
### 결과 요약 적극 활용
AI는 작업 결과와 함께 **요약 또는 설명을 제공**합니다. 이 요약에는 결과를 이해하고 수정하는 데 필요한 핵심 정보가 포함되어 있습니다.
예를 들어 다음과 같은 내용을 확인할 수 있습니다:
* 생성된 구조 설명\
(예: 어떤 방식으로 기능이 구성되었는지)
* 주요 설정값\
(예: 속도, 크기, 조건 등 핵심 파라미터)
* 수정 가능한 포인트\
(예: 변경하면 결과가 달라지는 부분)
원하는 결과가 아닐 경우, **요약 내용을 기반으로 수정 요청을 하면 더 빠르고 정확하게 개선할 수 있습니다.**
## 고급 활용
### AGENTS.md 활용
프로젝트 폴더의 최상위 경로에 **AGENTS.md 파일을 작성하면** AI가 작업 시 참고할 **기준과 규칙**을 명확하게 정의할 수 있습니다.
이 파일을 활용하면 반복적으로 설명하지 않아도, AI가 프로젝트의 작업 방식과 규칙을 이해한 상태로 작업을 수행합니다.
md 파일 변경 사항은 스튜디오 실행 시 반영됩니다.
#### 예제 파일
{% file src="/files/GtjDV7aHOTGkr9EPJxfk" %}
첨부한 예제 AGENTS.md를 프로젝트 폴더에 추가한 뒤, 프로젝트에 맞게 내용을 수정하여 사용하세요.
해당 파일에는 다음과 같은 규칙이 포함되어 있습니다:
* 작업 요청 시마다 요청 내용 + 결과를 정리
* 기획/개발 작업 이후 반드시 산출물 문서 작성
* 기존 문서와 연관성/연속성이 높으면 새로 생성하지 말고 기존 문서에 업데이트
#### 프로젝트 규칙 확장
필요에 따라 다음과 같은 규칙도 추가할 수 있습니다:
* 프로젝트 구조 설계 기준
* 문서 작성 및 관리 방식
* 작업 결과 정리 방식
* 작업 단위 및 흐름 기준
* 재사용 및 수정 기준
### SKILL.md 활용
프로젝트 폴더의 `/.diligent/skills` 경로에 **Skill 폴더**를 추가하면, AI가 특정 작업에 맞는 전용 지침을 참고하여 더 일관된 방식으로 작업을 수행할 수 있습니다.
#### 사용 방법
프로젝트의 `/.diligent/skills` 폴더에 Skill별 폴더를 만들고, 각 폴더 안에 **SKILL.md** 파일을 추가합니다.
```
/Project
└─ .diligent
└─ skills
├─ 스킬명 폴더1
│ └─ SKILL.md
└──스킬명 폴더2
└─ SKILL.md
```
SKILL.md의 **메타데이터 섹션**에 name과 description 필드를 작성합니다.
* name은 **Skill 폴더명과 정확히 일치**해야 합니다.
* 파일명과 폴더명에 **언더스코어(\_)를 사용하지 않습니다**.
* description은 AI가 언제 이 Skill을 사용해야 하는지 **한 문장**으로 명확하게 설명해야 합니다.
```markdown
---
name: script-logic-skill
description: Fixes unstable script behavior caused by state flow, event order, branch conditions, or server-client sync issues. Check logs first; if unavailable, narrow likely causes from recent changes and context.
---
# Script Logic Skill
## Scope
- State flow bugs: start / progress / end
- Event order or branch condition errors
- Server-client sync mismatches
- Random or inconsistent behavior
...
```
md 파일 변경 사항은 스튜디오 실행 시 반영됩니다.
## OVERDARE AI Agent 작동 방식
OVERDARE의 AI 기능은 **Agent 시스템**을 기반으로 동작하며, ChatGPT 같은 AI 언어 모델(LLM)과 Studio Tool(MCP)을 연결하여 실제 작업을 수행합니다.
* **LLM (대형 언어 모델) :** 사용자의 요청을 이해하고 작업 계획 생성 (예: ChatGPT와 같은 모델)
* **Agent :** 요청을 실제 작업으로 변환하는 중간 실행자
* **MCP Studio Tool :** Studio 내 기능을 직접 실행하는 인터페이스
즉, **사용자 입력 → LLM 해석 → Agent 실행 → Studio Tool 동작**의 흐름으로 작업이 수행됩니다.
```mermaid
flowchart LR
A["사용자 입력(프롬프트)"] --> B["LLM (요청 이해 및 계획 생성)"]
B --> C["Agent (작업 실행)"]
C --> D["MCP Studio Tool"]
D --> E["OVERDARE Studio 반영"]
subgraph AI 시스템
B
C
end
```
---
# Agent Instructions: Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.
Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:
```
GET https://docs.overdare.com/korean/manual/creating-ai-games-without-coding.md?ask=
```
The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.
Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.