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이번 글에서는 LLM 기반 텍스트 로그라이크 게임의 시나리오를 어떻게 구성할지 정리해보려고 합니다. 제가 구상하는 방향은 단순히 LLM을 활용하는 것에서 그치지 않고, LLM이 개발자의 더 빠른 학습과 성장을 돕는 구조를 게임 속에 자연스럽게 녹여내는 데 있습니다. 즉, 반복되는 로그라이크의 플레이 과정이 곧 배움과 성장의 과정이 되도록 설계하는 것이 핵심이라고 볼 수 있습니다.
로그라이크 시나리오를 구성할 때 중요한 요소
먼저 시나리오를 설계할 때는 몇 가지 기본 축을 잡아야 합니다.
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세계관(World)
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플레이어가 왜 모험을 떠나는지 그 배경이 되는 부분입니다. 무작위성이 이 세계관과 잘 연결될 때, 각 선택과 변수가 의미를 얻게 됩니다.
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클래스(Class)
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시작 직업이나 역할의 차이에 따라 성장 경로나 플레이 전략도 다양해집니다.
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런과 퍼머데스(Run & Permadeath)
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한 번의 도전은 짧고, 실패를 반복하면서 플레이어는 세계를 점점 더 이해하고 경험을 쌓게 됩니다.
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핵심 루프(Core Loop)
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탐험 → 설계 → 검증 → 보상. 이 순환 구조가 반복되어야 몰입감과 함께 자연스러운 학습이 일어납니다.
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자원과 실패 조건(Resources & Failures)
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어떤 자원을 관리해야 하고, 무엇이 바닥나면 런이 끝나는지 명확하게 규정해야 합니다.
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메타 성장(Meta Progression)
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죽으면 대부분이 초기화되지만, 일부 성장 요소는 남아 다음 도전을 준비하게 만듭니다.
LLM 로그라이크 시나리오 — Stackspire
이 게임의 이름은 Stackspire입니다. 플레이어는 거대한 기술 도시 Stackspire를 탐험하며, 각 직군(클래스)마다 필요한 기술 스택을 배우고 성장해 나갑니다.
세계(World)
Stackspire는 방대한 지식으로 이루어진 도시입니다. 도시의 각 층은 특정 기술 스택을 상징하고, 그 안에는 다양한 방과 도전이 플레이어를 기다립니다.
클래스(Class)
플레이어는 시작할 때 원하는 직군을 선택할 수 있습니다.
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데이터 분석가
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데이터 엔지니어
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데이터 사이언티스트
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AI 엔지니어
클래스마다 초반에 배우는 스택이 다르고, 성장 방법이나 전략에도 차이가 있습니다. 향후 더 많은 직군이 추가될 수도 있습니다.
런과 퍼머데스(Run & Permadeath)
한 번의 런이 끝나면 플레이어의 진행 상황은 초기화됩니다.
하지만 도감(Knowledge Codex)만큼은 계속 남아 있습니다.
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새롭게 해금된 스택은 도감에 기록됩니다.
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이미 배운 스택은 이후 도전에서 내성(Resistance) 이 생겨 더 쉽게 통과할 수 있습니다.
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그래서 반복해서 죽더라도, 도감이 곧 플레이어가 쌓은 지식이 되고 다음 도전의 길잡이가 되어줍니다.
핵심 루프(Core Loop)
Stackspire의 기본 흐름은 다음과 같습니다.
1.
층 생성
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게임을 시작할 때마다 각 클래스별로 서로 다른 스택이 무작위로 섞여 새로운 층이 만들어집니다.
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일부 층은 클래스에 상관없이 누구나 도전할 수 있는 공통 층으로 열립니다.
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특정 스택이 요구되는 층에 들어가려면 하위 층에서 일정 수 이상의 스택을 먼저 습득해야 합니다.
2.
히든 층
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특정 조건을 만족하면 히든 층으로 이동할 수 있습니다.
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히든 층은 일반적으로 더 높은 난이도를 가지지만, 특별한 스택이나 보상을 제공합니다.
3.
층 탐험 → 방 선택
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각각의 층에는 여러 개의 방이 존재합니다.
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플레이어는 어떤 방에 먼저 들어갈지 선택하면서 진행합니다.
층 구조
한 층은 하나의 스택을 익히기 위해 여러 개의 방으로 이루어져 있습니다.
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지식 탐구의 방 (Chamber of Insight)
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곳에서는 기본 개념과 이론을 자연스럽게 익힐 수 있습니다.
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LLM과 대화를 통해 학습을 진행하며, 스택의 기본기를 쌓습니다.
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시험의 방 (Trial of Knowledge)
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학습한 내용을 검증하는 전투의 공간입니다.
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문제 풀이와 질의응답을 통해 일정 기준을 통과해야 전투에서 승리할 수 있습니다.
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통과 시 열쇠를 획득할 수 있으며, 숙련의 방에 도전하기 위해서는 이 열쇠가 필요합니다.
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지식 탐구의 방을 먼저 들어가지 않고 바로 시험의 방에 들어갈 수도 있으며, 이 경우 진입 전에 전투 경고가 주어집니다.
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어떤 시험의 방에서는 전에 배운 지식만으로는 부족하고, 반드시 다른 방에서 익혀야 풀 수 있는 개념이 등장하기도 합니다.
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따라서 플레이어는 시험을 가능한 뒤로 미루고 충분히 학습한 뒤 도전하는 전략도 선택할 수 있습니다.
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숙련의 방 (Gate of Mastery)
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시험의 방을 3개 이상 통과하면 열쇠를 3개 모을 수 있고, 숙련의 방에 입장할 수 있습니다.
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이 방에서는 스택을 끝까지 이해했는지 점검하는 종합적인 도전인 보스방입니다.
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보스를 성공적으로 클리어하면 해당 스택이 완전히 해금되고, 도감에도 기록됩니다.
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랜덤 방 (추가 예정)
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지식, 시험, 보스 외에도 변수를 더할 수 있는 랜덤 방이 추가될 예정입니다.
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예를 들어 “휴식의 방”이나 “특수 이벤트 방”처럼 플레이어의 선택에 따라 예기치 못한 전개가 일어납니다.
자원과 실패 조건 (Resources & Failures)
Stackspire에서는 학습과 전투 과정을 표현하기 위해 몇 가지 추상적 자원을 관리해야 합니다.
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Context (맥락)
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LLM 대화에 사용할 수 있는 맥락의 예산입니다.
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토큰이 바닥나면 문제 풀이 과정에서 필요한 정보가 누락되어, 전투에서 올바른 답변을 하기 어려워집니다.
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Focus (집중력)
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여러 방을 탐험하고 시간이 지날수록 소모되는 자원입니다.
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집중력이 낮아지면 대화의 질이 떨어지고, 시험의 방에서 답변 품질이 일정 수준 이하로 내려갈 수 있습니다.
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Tech Debt (기술 부채)
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시험의 방이나 숙련의 방에서 겨우 통과하거나 임시방편으로 문제를 해결할 경우 쌓입니다.
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기술 부채가 높아지면 보스방에서 해당 스택에 관련된 공격이 더 강하게 들어옵니다.
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완전히 이해하지 못하고 얼렁뚱땅 넘어간 부분이 나중에 큰 장애물로 돌아오는 구조입니다.
전투 패배 조건
시험의 방과 숙련의 방에서 진행되는 LLM 전투는 단순한 맞히기 문제가 아니라, 질문에 대한 답변의 질과 일관성으로 평가됩니다. 패배 조건은 다음과 같습니다.
1.
정확도 부족
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질문에 대한 답변이 기준 점수 이하일 경우 패배합니다.
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예를 들어 SQL 조인 문제에서 키 조건을 누락하거나 잘못된 쿼리를 제시하는 경우입니다.
2.
맥락 소진
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대화의 흐름이 끊기거나 주어진 컨텍스트가 모두 소모되면, 더 이상 문제 풀이에 필요한 설명을 이어갈 수 없어 자동으로 패배하게 됩니다.
3.
집중력 저하
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집중도가 떨어지면 답변의 품질이 불안해지고, 연속해서 오류가 발생할 경우 결국 패배로 이어집니다.
메타 성장(Meta Progression)
Stackspire는 퍼머데스를 기반으로 하지만, 거기서 끝나지 않습니다. 한 번의 실패가 쌓여도 그 안에서 배운 것들은 늘 남아 있습니다.
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지식 도감 (Knowledge Codex)
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플레이어가 해금한 스택은 도감에 영구적으로 기록됩니다.
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이미 학습한 스택은 이후 도전에서 난이도가 낮아지고, 내성이 생겨 쉽게 통과할 수 있습니다.
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내성 (Knowledge Resistance)
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반복해서 특정 개념을 학습할수록 그 분야의 전투 난이도는 점차 떨어집니다.
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자연스럽게 “한 번 배운 건 다음에 더 쉽다”는 학습의 흐름이 만들어집니다.
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스택 해금 (Stack Unlocks)
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보스를 클리어하면 그 스택이 도감에 기록되고, 새로운 상위 스택으로 나아갈 수 있는 길이 열립니다.
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예를 들어 SQL 기초를 해금하면, 이후에는 모델링·최적화 스택으로 진입할 수 있습니다.
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성장 로그 (Growth Log)
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플레이 도중 선택했던 경로, 대화 기록, 전투 결과 등이 성장 로그로 남아, 다음 플레이 때 중요한 참고 자료가 됩니다.
마무리
Stackspire의 차별점은 단순히 LLM을 이용하는 것이 아니라, LLM을 통해 개발자의 학습 속도를 높이는 것에 있습니다. 각 방에서 나누는 대화와 검증 절차는 실제 기술 문제를 이해하고 풀어나가는 과정 그 자체가 되죠. 그 결과 플레이어는 자연스럽게 실력을 쌓게 됩니다.
로그라이크의 반복은 단순한 생존 게임이 아니라, 실패와 학습이 맞물려 성장으로 이어지는 과정으로 이어지는 것을 생각하고 있습니다. 실패와 반복 속에서 새로운 기술을 배우고, 대화와 검증을 통해 실력을 쌓는 과정을 게임 플레이 자체로 설계했습니다.
Stackspire는 우선 개발자를 위한 학습 로그라이크, 그 중에서도 데이터 직군으로 시작하지만, 이 구조는 특정 직군에 한정되지 않습니다. 문제를 의인화하고 LLM을 통해 탐험과 검증을 반복하는 구조는 어떤 학문에도 적용할 수 있는 보편적인 학습 틀이 될 수 있다고 생각하고 있습니다.
다음 글에서는 이러한 시나리오를 토대로 게임의 요소를 하나씩 개발해보겠습니다.