Simulation on philipjkim

렉시오 CPU 플레이어 만들기 Part 7: 코드 없이 보는 easy 봇과 hard 봇의 차이

Mon, 10 Aug 2026 09:10:46 +0900

이 글은 Claude Opus 5 를 이용해 초안이 작성되었으며, 이후 퇴고를 거쳤습니다.

이 글은 누구를 위한 것인가

Part 1 부터 Part 6 까지는 비트마스크, 동적 계획법, 평가 함수, 확률 모델 같은 이야기로 채워져 있습니다. 렉시오를 좋아하지만 개발자는 아닌 분에게는 읽을 이유가 없는 글입니다.

이번 편은 그 여섯 편의 결론만 을 코드와 수식 없이 옮긴 것입니다. 렉시오 규칙을 아는 분이라면 누구나 읽을 수 있습니다. 다루는 것은 셋입니다.

두 CPU 는 각각 무엇을 보고 수를 고르는가
둘을 어떻게 겨루게 했고, 결과가 어땠는가
그 결과로 무엇은 말할 수 있고, 무엇은 여전히 말할 수 없는가

세 번째가 이 글에서 가장 중요합니다. 숫자를 보여 주는 글은 많지만, 그 숫자가 무엇을 증명하지 못 하는지까지 적는 글은 드뭅니다.

렉시오 CPU 플레이어 만들기 Part 6: 봇이 약한지 어떻게 아는가

Mon, 10 Aug 2026 08:51:18 +0900

이 글은 Claude Opus 5 를 이용해 초안이 작성되었으며, 이후 퇴고를 거쳤습니다.

눈으로 한 판 돌려서는 못 보는 것

Part 5 에서 고친 결함은 눈에 보이는 것이었습니다. 봇이 거의 모든 턴을 패스했고, 브라우저에서 5인 게임을 한 판 돌리자 바로 드러났습니다.

그 방법에는 한계가 분명합니다.

봇이 100% 패스한다 → 한 판이면 보입니다
봇이 라운드당 1.4점씩 잃는다 → 몇 판을 돌려도 느낄 수 없습니다

렉시오는 딜 운의 분산이 큽니다. 좋은 패를 받은 판과 나쁜 패를 받은 판의 차이가 정책의 차이보다 훨씬 크기 때문에, 사람이 몇 판 보고 “이 봇이 좀 약한 것 같다"고 말하는 것은 근거가 되지 못합니다. 측정 도구 없이 가중치를 만지면 더 나쁩니다. 고쳤다고 생각한 것이 실은 운이었는지 확인할 방법이 없습니다.

달무티 CPU 플레이어 만들기 Part 4: 만들어 보니 hard 봇이 더 약했다

Mon, 03 Aug 2026 17:57:55 +0900

이 글은 Claude Opus 5 를 이용해 초안이 작성되었으며, 이후 퇴고를 거쳤습니다.

설계안이 검증을 만나면

Part 1에서 공정성 경계와 결정적 easy 봇을 만들었고, Part 2에서 hard 봇의 정보 모델을 세웠고, Part 3에서 수 평가 함수와 전략적 패스로 실제 결정을 내렸습니다. 세 편 모두 “이 글은 설계안이고 코드는 논지를 보이기 위한 발췌"라고 밝혀 두었습니다.

그 설계안을 실제 게임에 구현하고, 시뮬레이터를 붙여 easy 봇과 같은 조건에서 붙여 봤습니다. 결과는 이랬습니다.

최초 hard 봇은 easy 봇보다 평균 종료 순위가 0.6601등 나빴습니다.

달무티 CPU 플레이어 만들기 Part 3: 수 평가와 전략적 패스

Thu, 30 Jul 2026 15:08:35 +0900

이 글은 Claude Opus 5 를 이용해 초안이 작성되었으며, 이후 퇴고를 거쳤습니다.

정정 안내 (2026-08-03): 이 글의 설계안을 실제로 구현해 시뮬레이션으로 검증한 결과, 리드 선택·세금 반환·목적 함수에 대한 일부 결론이 뒤집혔습니다. 특히 “리드 선택도 같은 계산이다” 절과 “rank 12 는 반환 카드로 나쁘다"는 주장은 철회되었습니다. 무엇이 왜 틀렸고 무엇이 살아남았는지는 Part 4: 만들어 보니 hard 봇이 더 약했다에 정리했습니다.

재료에서 결정으로

Part 1에서 공정성 경계와 결정적 easy 봇을 만들었고, Part 2에서 hard 봇의 정보 모델을 세웠습니다. 지금까지 확보한 재료는 셋입니다.

달무티 CPU 플레이어 만들기 Part 2: hard 봇의 정보 모델과 확실승수 판정

Thu, 30 Jul 2026 14:18:37 +0900

이 글은 Claude Opus 5 를 이용해 초안이 작성되었으며, 이후 퇴고를 거쳤습니다.

hard 봇이 지켜야 할 세 가지

Part 1에서는 달무티 CPU 플레이어의 뼈대를 잡고, 결정적 규칙만으로 움직이는 easy 봇을 만들었습니다. easy 봇은 합법적이고 예측 가능하지만, “낼 수 있으면 무조건 낸다"는 정책 때문에 사람에게 쉽게 집니다.

이번 편부터 hard 봇을 설계합니다. 설계 제약은 세 가지입니다.

1. 상대의 손패는 절대 볼 수 없습니다. 봇은 Part 1 에서 정의한 GameView 만 받습니다. 난이도를 올리기 위해 정보를 더 주는 것은 설계가 아니라 반칙입니다. 사람이 “저 봇 손패 보는 거 아니야?“라고 의심하는 순간 게임의 신뢰가 무너집니다.

경마식 베팅 게임 설계 가이드 Part 2: 시스템 구축과 봇 유저 시뮬레이션

Thu, 23 Apr 2026 10:15:36 +0900

이 글은 Claude Opus 4.7 을 이용해 초안이 작성되었으며, 이후 퇴고를 거쳤습니다.

Part 1 에서 경마식 베팅의 유래·구조·승식 체계를 정리했습니다. 이번 편에서는 실제로 경마식 베팅을 서비스에 도입할 때 마주치는 엔지니어링/운영 이슈 와, 초기 유저가 부족할 때 풀을 채우기 위한 봇 유저 시뮬레이션 을 다룹니다.

전자는 경험 많은 설계자라면 체크리스트처럼 훑어도 좋고, 후자는 간단해 보이지만 제대로 구현하려면 생각보다 품이 많이 드는 주제입니다. 특히 “실제 사람이 건 것처럼” 보이게 하려면 단순 랜덤 함수로는 한참 부족합니다.