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이번 글에서는 LLM 기반 텍스트 로그라이크 게임의 시나리오를 어떻게 구성할지 정리해보려 합니다. 제가 구상하는 방향은 단순히 LLM을 이용하는 것이 아니라, LLM을 통해 개발자가 더 빠르게 학습하고 성장할 수 있는 구조를 게임 속에 녹여내는 것입니다. 반복되는 로그라이크의 진행 과정이 곧 학습 과정이 되도록 설계하는 것이 핵심입니다.
로그라이크 시나리오를 구성할 때 중요한 요소
시나리오를 설계할 때는 몇 가지 축을 먼저 정의할 필요가 있습니다.
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세계관(World)
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플레이어가 왜 모험을 시작하는지 설명하는 배경. 무작위성은 이 맥락과 연결될 때 의미가 생깁니다.
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클래스(Class)
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시작 직업이나 역할이 달라지면, 성장 경로나 전략도 달라집니다.
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런과 퍼머데스(Run & Permadeath)
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한 번의 도전은 짧지만, 실패를 반복하며 플레이어는 세계를 이해하고 경험을 축적하게 됩니다.
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핵심 루프(Core Loop)
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탐험 → 설계 → 검증 → 보상. 이 흐름이 반복되면서 몰입감과 학습이 동시에 이루어집니다.
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자원과 실패 조건(Resources & Failures)
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어떤 자원을 관리해야 하고, 무엇이 바닥나면 런이 종료되는지가 명확해야 합니다.
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메타 성장(Meta Progression)
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죽음으로 모든 것이 초기화되더라도, 일부는 남아 다음 도전으로 이어집니다.
LLM 로그라이크 시나리오 — Stackspire
이 게임의 이름은 Stackspire입니다. 플레이어는 기술 도시 Stackspire를 탐험하며, 직군별로 필요한 스택을 배우고 성장합니다.
세계(World)
Stackspire는 거대한 지식의 도시입니다. 각 층은 특정 기술 스택을 상징하며, 그 안에는 다양한 방과 도전이 기다리고 있습니다.
클래스(Class)
플레이어는 시작할 때 직군을 선택합니다.
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데이터 분석가
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데이터 엔지니어
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데이터 사이언티스트
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AI 엔지니어
각 클래스는 초반에 배우는 스택이 다르고, 성장하는 방식도 달라집니다. 추후에는 더 많은 직군이 추가될 수 있습니다.
런과 퍼머데스(Run & Permadeath)
런이 끝나면 플레이어의 진행 상황은 초기화됩니다.
하지만 도감(Knowledge Codex)은 남습니다.
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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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따라서 런이 끝나더라도, 도감은 플레이어가 어떤 지식을 축적했는지를 보여주고 다음 도전의 방향을 안내합니다.
핵심 루프(Core Loop)
Stackspire의 탐험은 다음과 같은 흐름으로 진행됩니다.
1.
층 생성
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게임을 새로 시작할 때마다, 각 클래스별 스택이 랜덤으로 섞여 층이 생성됩니다.
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일부 층은 클래스에 상관없이 누구나 도전할 수 있는 공통 층으로 열립니다.
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특정 스택 층에 진입하려면, 하위 층에서 일정 수 이상의 스택을 습득해야 하는 조건이 있습니다.
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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각 층은 여러 개의 방으로 구성됩니다.
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플레이어는 어떤 방에 먼저 들어갈지 선택하면서 진행합니다.
층 구조
한 층은 특정 스택을 배우기 위한 여러 방으로 구성됩니다.
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지식 탐구의 방 (Chamber of Insight)
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기초 개념과 이론을 익힐 수 있는 공간입니다.
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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, 최소 3개의 열쇠가 필요합니다.
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단, 학습 없이 바로 시험의 방에 들어갈 수도 있으며, 이 경우 진입 전에 전투 경고가 주어집니다.
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또, 어떤 시험의 방에서는 앞선 지식만으로는 부족하고, 다른 방에서 습득해야만 알 수 있는 개념이 포함될 수 있습니다.
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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, 그때 숙련의 방에 입장할 수 있습니다.
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이곳은 해당 스택의 종합적인 도전을 다루는 보스방입니다.
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보스를 클리어하면 스택이 완전히 해금되며, 도감에 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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결국 “이해하지 못하고 억지로 넘어간 부분”이 발목을 잡는 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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Context가 바닥나면 문제 풀이에 필요한 설명을 이어갈 수 없게 되어 자동 패배로 이어집니다.
3.
집중력 저하
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Focus가 낮아져 답변의 품질이 불안정해지고, 연속된 질문에서 오류가 누적될 경우 패배합니다.
메타 성장(Meta Progression)
Stackspire는 퍼머데스를 기반으로 하지만, 학습 성과는 남습니다.
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지식 도감 (Knowledge Codex)
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해금된 스택은 도감에 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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특정 개념을 반복해서 학습하면 전투 난이도가 점차 줄어듭니다.
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자연스럽게 “배운 만큼 다음은 더 쉽다”는 학습 경험을 제공합니다.
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스택 해금 (Stack Unlocks)
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보스를 클리어하면 해당 스택이 도감에 기록되고, 상위 스택으로 이어지는 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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런 동안의 선택, 대화 기록, 전투 결과가 기록되어, 다음 플레이에서 참고할 수 있습니다.
마무리
Stackspire의 차별점은 단순히 LLM을 이용하는 것이 아니라, LLM을 통해 개발자의 학습 속도를 높이는 것에 있습니다. 각 방에서의 대화와 검증은 실제 기술적 문제를 이해하고 해결하는 과정이 되며, 플레이어는 자연스럽게 실력을 키워갑니다.
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.