コアルールを監視可能なチェックに変える
テスターが確認できる内容を説明するチェックを作成します。チャージアンドローンチの例では、長押しするとチャージメーターが変化し、一度離すと発射体が 1 つ発射され、ゲート内に着地するとスコアが増加し、ゲートの外に着地すると明らかなミスが発生することを確認します。成功条件ごとに反対のケースを 1 つ含めます。内側と外側の両方の着地スコアの場合、ルールは説明どおりに動作しません。
ルールの失敗とプレゼンテーションの問題を分離する
同じ短いシナリオを 1 つずつ確認しながらプレイします。まずアートワークを無視して、入力、スコアリング、衝突、および再起動の動作を確認します。次に、メーター、ゲート、フィードバックがそれらのルールを伝えているかどうかを尋ねます。スコアアニメーションが欠落しているのはプレゼンテーションの問題です。ミスに対して与えられるスコアは論理的な問題です。これらを個別にログに記録すると、紛らわしいラベルを修正するために動作するメカニズムを書き直すのを避けることができます。
AIゲームのテストについての質問
初期の AI ゲーム テストには何件のケースを含める必要がありますか?
ゲームの仕組み一つに結びつく少数のケースから始めます。通常の成功、わずかな失敗、明確な失敗、再スタートをそれぞれ一つずつ確認します。新しいルールによって新たなリスクが生じる場合にだけ、ケースを追加します。
ブラウザ自動化はプロトタイプが楽しいかどうかを判断できますか?
自動化により、スコアの変更、ボタンの反応、ナビゲーションなどの結果を確認できます。フィードバックが理解できるか、挑戦が公平に感じられるかどうかを判断する必要があります。
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