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로그라이크의 진짜 매력은 매번 예측할 수 없는 새로운 여정을 경험한다는 데 있지만, 그 모든 시작은 결국 플레이어의 정체성에서 비롯됩니다. 어떤 배경을 가진 탐험자로 이 도시에 발을 들이느냐에 따라 똑같은 길도 전혀 다른 이야기로 펼쳐집니다.
이번 글에서는 Stackspire의 세계관과 플레이어가 선택할 수 있는 클래스(Class)를 구체적으로 이야기하려고 합니다.
세계관 — 지식의 탑, Stackspire
Stackspire는 단순히 하나의 도시라고 보기 어렵습니다.
이곳은 수많은 기술과 개념이 차곡차곡 쌓여 거대한 탑을 이루고, 그 안에서 탐험자들은 저마다 속한 직업의 무기를 들고 한 계단씩 올라가기 시작합니다.
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도시의 구조
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각 층은 하나의 기술 스택을 상징합니다.
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예를 들어 1층은 SQL 기초, 2층은 데이터 모델링, 3층은 스트리밍 처리, 이런 식으로 지식이 위로 쌓여 나갑니다.
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층마다 방이 있으며, 방은 "학습(Insight) → 검증(Trial) → 숙련(Mastery)"의 흐름으로 구성됩니다.
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탐험의 맥락
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이 도시는 단순한 배경에 머무르지 않습니다. 플레이어가 기술을 익히고 성장하는 과정을 은유적으로 풀어낸 무대이기도 합니다.
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여기서 무작위로 펼쳐지는 상황들은 우리가 학습하면서 겪게 되는 예기치 못한 문제, 그 자체입니다.
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탐험자는 매번 새로운 길을 걷고, 그렇게 자신만의 지식 지도를 완성해 나갑니다.
클래스 — 네 가지 출발점
게임을 시작하면 플레이어는 네 가지 직군 중 하나를 고르게 됩니다. 각각의 클래스마다 시작하는 스택도 다르고, 먼저 탐험하게 될 길도 저마다 다릅니다.
데이터 분석가 (Data Analyst)
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시작 지점: SQL 기초, 데이터 시각화
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학습 동선: SQL 계열 스택을 중심으로 성장하며, 이후 모델링·지표 설계 같은 층으로 이어집니다.
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플레이 경험: 기초 지식을 빠르게 쌓고, 점차 더 복잡한 분석 모델로 확장하는 흐름을 경험합니다.
데이터 엔지니어 (Data Engineer)
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시작 지점: 스트리밍/파이프라인 기초, ETL 설계
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학습 동선: 스트리밍과 파이프라인 계열 스택을 먼저 탐험하며, 이후 데이터 플랫폼·분산 처리 스택으로 확장됩니다.
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플레이 경험: 시스템을 안정적으로 운영하는 흐름을 배우고, 실시간 처리의 복잡성을 체험합니다.
데이터 사이언티스트 (Data Scientist)
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시작 지점: 통계 기초, 머신러닝 모델링
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학습 동선: 분석·모델링 계열 스택을 중심으로 성장하며, 이후 실험 설계·고급 ML 스택으로 이어집니다.
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플레이 경험: 수학적 개념을 기반으로 문제를 풀어내고, 모델을 검증하는 과정을 중점적으로 겪습니다.
AI 엔지니어 (AI Engineer)
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시작 지점: 딥러닝 기초, 신경망 학습
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학습 동선: 전처리·딥러닝 모델링·최적화 같은 기초 스택에서 출발해, 이후 강화학습·LLM·에이전트 설계 같은 고급 스택으로 확장됩니다.
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플레이 경험: 데이터를 다루고 모델을 학습시키는 과정을 거쳐, 점차 대규모 모델과 응용 기술로 나아가는 흐름을 체험합니다.
클래스와 세계관의 연결
Stackspire는 단순한 랜덤 던전이 아닙니다. 같은 도시를 오르더라도, 직군마다 만나는 스택과 그 순서가 달라집니다.
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각 클래스는 자신만의 전용 스택을 중심으로 탐험합니다. (예: 데이터 엔지니어는 Kafka, AI 엔지니어는 신경망)
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하지만 공통 소양 스택도 존재합니다. SQL, 통계, 모델링 같은 기초 지식은 대부분의 직군이 언젠가는 마주하게 됩니다.
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같은 스택이라도 클래스에 따라 경험이 달라집니다.
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데이터 분석가에게 SQL은 출발점이지만, AI 엔지니어에게는 중간에 마주하는 관문이 됩니다.
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데이터 사이언티스트에게 통계는 자연스러운 시작점이지만, 데이터 엔지니어에게는 보완해야 할 기초가 됩니다.
즉, 클래스마다 지식의 경로와 만나는 맥락이 다르다는 점이 Stackspire의 핵심입니다.
모든 직군이 같은 도시를 오르지만, 그 길은 서로 다르게 설계됩니다. 그리고 같은 직군을 선택하더라도 매번 배우는 스텍의 순서가 달라집니다. 이 차이가 곧 재도전을 계속하게 만듭니다.
마무리
시리즈 3탄에서는 Stackspire의 세계관과 클래스를 다뤘습니다. 세계관은 지식을 층층이 쌓은 탑으로 설정했고, 클래스는 네 가지 직군(데이터 분석가, 데이터 엔지니어, 데이터 사이언티스트, AI 엔지니어)으로 출발점을 구체화했습니다.
각 클래스는 배우는 스택과 내성이 다르고, 같은 층도 직군에 따라 전혀 다른 경험이 됩니다. 이렇게 출발점부터 변주를 만들어두면, 이후에 등장할 방(Room) 구조, 자원 관리, 전투 시스템이 더 자연스럽게 녹아들 수 있습니다.
다음 글에서는 층을 구성하는 기본 단위인 방(Room)을 구체화하고, 시험의 방과 숙련의 방에서 전투가 어떻게 진행되는지 다뤄보겠습니다.