Перейти к основному содержимому

Анализ игровых ошибок

Потребности бизнеса​

Основные проблемы, с которыми сталкиваются компании​

  1. Выявление и устранение ошибок в игровом процессе: Игровые компании часто сталкиваются с проблемами, связанными с ошибками в коде, багами, некорректной работой игровых механик и другими техническими неполадками, которые могут негативно сказаться на пользовательском опыте.
  2. Оптимизация времени разработки: Ручное тестирование и поиск ошибок занимают много времени и ресурсов, что замедляет процесс выпуска обновлений и новых игр.
  3. Улучшение качества игр: Необходимость постоянного мониторинга и анализа игровых данных для повышения качества продукта и удовлетворенности пользователей.

Типы бизнеса, которым подходит агент​

  • Студии разработки игр: Независимые и крупные студии, занимающиеся созданием мобильных, консольных и PC-игр.
  • Издатели игр: Компании, которые занимаются выпуском и поддержкой игр на рынке.
  • Команды тестирования: Специализированные команды, отвечающие за качество игрового продукта.

Решение с использованием ИИ​

Ключевые функции агента​

  1. Автоматическое выявление ошибок: Агент анализирует игровые данные, логи и поведение игроков, чтобы быстро находить баги и ошибки.
  2. Классификация ошибок: Агент классифицирует ошибки по типу (например, графические, логические, сетевые) и приоритету для упрощения их устранения.
  3. Прогнозирование потенциальных проблем: Используя машинное обучение, агент предсказывает возможные ошибки на основе исторических данных и текущего состояния игры.
  4. Генерация отчетов: Агент автоматически создает подробные отчеты с рекомендациями по устранению ошибок.

Возможности одиночного или мультиагентного использования​

  • Одиночное использование: Агент может быть интегрирован в одну игру или проект для автоматизации процессов тестирования и анализа.
  • Мультиагентное использование: Несколько агентов могут работать одновременно над разными проектами или частями одной игры, что позволяет масштабировать процесс анализа и тестирования.

Типы моделей ИИ​

  • Машинное обучение: Для анализа данных и прогнозирования ошибок.
  • Обработка естественного языка (NLP): Для анализа текстовых логов и сообщений об ошибках.
  • Компьютерное зрение: Для выявления графических ошибок и аномалий в игровом процессе.

Подход к решению​

Этапы работы агента​

  1. Сбор данных: Агент собирает данные из игровых логов, метрик и отзывов игроков.
  2. Анализ данных: Используя машинное обучение и NLP, агент анализирует данные для выявления ошибок и аномалий.
  3. Генерация решений: Агент предлагает возможные решения для устранения ошибок и улучшения игрового процесса.
  4. Отчетность: Агент создает отчеты с подробным описанием найденных ошибок и рекомендациями по их устранению.

Схема взаимодействия​

[Игровой процесс] -> [Сбор данных] -> [Анализ данных] -> [Генерация решений] -> [Отчетность]

Разработка агента​

  1. Сбор требований: Анализ потребностей компании и определение ключевых задач агента.
  2. Анализ процессов: Изучение текущих процессов тестирования и анализа ошибок.
  3. Подбор решения: Адаптация готового решения или разработка агента с нуля.
  4. Интеграция: Внедрение агента в существующие процессы разработки и тестирования.
  5. Обучение: Обучение агента на исторических данных и текущих игровых метриках.

Как этим пользоваться​

Инструкция по интеграции агента в бизнес-процессы через OpenAPI нашей платформы​

  1. Регистрация: Зарегистрируйтесь на нашей платформе и получите API-ключ.
  2. Интеграция: Используйте предоставленные API-эндпоинты для интеграции агента в ваши игровые процессы.
  3. Настройка: Настройте параметры агента в соответствии с вашими потребностями.
  4. Запуск: Запустите агента и начните сбор и анализ данных.

Примеры запросов и ответов API​

Прогнозирование​

Запрос:

{
  "game_id": "12345",
  "data_range": "last_7_days",
  "metrics": ["crash_rate", "player_retention"]
}

Ответ:

{
  "predictions": {
    "crash_rate": "0.5% increase",
    "player_retention": "2% decrease"
  }
}

Управление данными​

Запрос:

{
  "action": "export_logs",
  "game_id": "12345",
  "date_range": "2023-01-01_to_2023-01-07"
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "file_url": "https://api.example.com/logs/12345_2023-01-01_to_2023-01-07.zip"
}

Анализ данных​

Запрос:

{
  "game_id": "12345",
  "analysis_type": "error_classification",
  "date_range": "last_30_days"
}

Ответ:

{
  "errors": [
    {
      "type": "graphical",
      "count": 15,
      "priority": "high"
    },
    {
      "type": "network",
      "count": 8,
      "priority": "medium"
    }
  ]
}

Управление взаимодействиями​

Запрос:

{
  "action": "send_report",
  "game_id": "12345",
  "report_type": "weekly_summary",
  "recipients": ["team@example.com"]
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "message": "Report sent to team@example.com"
}

Ключевые API-эндпоинты​

Основные API-эндпоинты​

  1. /api/v1/analyze: Анализ игровых данных и выявление ошибок.
  2. /api/v1/predict: Прогнозирование потенциальных проблем на основе исторических данных.
  3. /api/v1/export: Экспорт логов и отчетов.
  4. /api/v1/report: Генерация и отправка отчетов.

Примеры использования​

Кейсы применения агента​

  1. Автоматическое тестирование: Агент автоматически тестирует новую версию игры и выявляет ошибки перед выпуском.
  2. Мониторинг игрового процесса: Агент постоянно мониторит игровой процесс и уведомляет команду о возникновении критических ошибок.
  3. Оптимизация игрового баланса: Агент анализирует данные игроков и предлагает изменения для улучшения баланса игры.

Напишите нам​

Готовы начать? Опишите вашу задачу, и мы найдем решение для вашего бизнеса.

Контакты