플레이어 & AI 시스템 완성

학습 목표 복습

• 플레이어 스킬 3종(소리 제거, 은신, 설득) 및 마나 회복 시스템 완성
• AI 경비 시스템의 추격/통신/상태 전이 구조 확립
• 인터페이스 중심 설계를 통한 클래스 간 유연한 연결 구조 구현

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오늘 구현한 것

1. 플레이어 스킬 및 상태 시스템 고도화

• FSkillState 구조체로 스킬 지속 시간 및 마나 소모 일괄 관리
• 각 스킬 발동 시 조건 체크 → 타이머 기반 종료 처리 → 상태 복원까지 명확한 흐름 정립
• TryPersuade() 구현을 통해 감지 이후의 인터랙션(설득 → 무적) 로직까지 완성

2. 마나 회복 시스템 최적화

• FTimerHandle을 통해 1초 주기로 마나 +2 회복
• 스킬 사용 시 남은 마나에 따라 조건 분기 처리

3. 인터페이스 통합 설계

• IDetectableInterface:
  • CanBeDetected(), CanMakeNoise() → AI가 플레이어 감지 판단 시 호출
• IGuardInterface:
  • AI 간 통신, 위치 공유, 상태 전달
• IGameRulesInterface:
  • 체포 횟수, 게임 종료 조건, 코인 수집 관리 등 전체 게임 룰 총괄

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AI 경비 시스템 구조

• AEnemy_BaseGuard: AI 공통 부모 클래스
  • SetAlertLevel()과 ResetAlertTimer() 기반의 상태 전이 구현
• AEnemy_PatrolGuard: 순찰 → 감지 → 위치 공유
• AEnemy_PoliceGuard: 추격 및 스태미나 시스템 추가로 리얼리즘 강화
• AEnemy_SurveillanceCamera: 빠른 감지와 경고 중심 설계

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 시스템 흐름 요약

[플레이어] → 움직임/소음 발생 → AI 감지 → [IDetectableInterface::CanBeDetected()] ↓ 감지 성공 → 추격 상태(Pursuit) ↓ 일정 거리 접근 → [CapturedByAI()] 호출 ↓ 플레이어 [TryPersuade()] → 성공 시 무적 상태 진입

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 느낀 점

• AI 감지 → 설득 → 무적 → 도주 → 재감지까지 이어지는 자연스러운 루프를 구현하면서, 스텔스 게임 특유의 리듬을 살릴 수 있었음
• 각 시스템을 인터페이스 기반으로 분리함으로써, 유지보수와 확장성 측면에서 높은 유연성을 확보함
• 아직 Blackboard/BT 없이도 게임 구조가 잘 작동하지만, 추후 감시 패턴의 정교화를 위해 도입을 고려할 만함

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 다음 목표

• 감시 카메라 AI (AEnemy_SurveillanceCamera) 로직 최종 완성
• GameOver, GameClear UI 연동
• 전체 AI 시스템의 경계 전이 흐름에 블렌딩 애니메이션 및 경고 이펙트 추가