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# 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 좌측에 **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
**Agent 모드**에서는 상단 툴바의 **AI Agent 버튼**을 눌러 패널을 표시하거나 숨길 수 있습니다.
**Editor 모드**에서는 상단 툴바의 View 탭에 있는 **AI Agent 버튼**을 눌러 패널을 표시하거나 숨길 수 있습니다.
### 에이전트<->에디터 모드 전환
우측 상단의 **AI Agent** 또는 **Editor** 버튼을 눌러 스튜디오 모드를 전환할 수 있습니다.
* **AI Agent 모드**: AI Agent 패널을 중심으로 콘텐츠를 제작할 수 있는 간소화된 제작 환경입니다.
* **Editor 모드**: 스튜디오의 모든 기능과 패널이 표시되는 고급 제작 환경입니다. 기존 사용자나 숙련된 크리에이터에게 적합합니다.
## 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
└─ .overdare
└─ 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
```