Teamfight Tactics Mobile · 게임 안에서
기존 결과 · Shop · Atlas · Pass에서 플레이어가 직접 선택한다
기본 정보는 짧게, 요인·조건은 필요할 때 연다. 현재는 설계안이며 적용 전에 기존 사건과 값의 출처를 확인해야 한다.
기존 접점에서 여는 정보층과 직접 고르는 행동
Ranked 결과에서 서로 다른 다음 계획으로
플레이어는 결과만 보고 원인을 추측한다 → 필요할 때 요인 묶음을 열고 다음 계획을 고른다 → 시스템은 관측 신호·해석 한계·연결 가능한 행동을 같은 문법으로 보여준다 → 플레이어는 기존 재대기·재설계 흐름을 유지하면서 결과를 자신이 선택한 다음 계획으로 전환한다.
- 권장 균형형
- Layered Result-to-Plan Bridge
- 제안한 정보층
- 첫 층에는 결과·LP·배치를 유지하고, 둘째 층에는 복수의 가능한 요인 묶음과 해석 한계를, 셋째 층에는 서로 다른 교정 행동·재설계 경로를 둔다. 관측 사실과 가능한 해석을 분리하며 단일 원인을 정답처럼 제시하지 않는다.
- 기존 접점과 지킬 자산
- 변경 대상은 Ranked의 기준일 현재 결과 직후 경험이며, 배치 위치는 Ranked의 기준일 현재 결과 상세·재대기 접점이다. 보존 자산은 Ranked Tier / LP의 기준일 현재 결과·경쟁 규칙이다. 결과 해석을 다음 계획으로 연결하되 정당한 변동성·전략 깊이·공정 비교·MMR 프라이버시를 지킨다.
결과 예측, 보장, 단일 정답 추천, MMR 추론·노출, 게임플레이·LP·매칭·결과 규칙 변경은 제외한다. 정보 과부하·확정 인과 오독·재대기 이탈이 나타나면 깊은 층부터 축소한다.
Set의 유지 · 변경 · 첫 행동을 나눠 안내
플레이어는 이전 숙련이 지금도 유효한지 모른 채 재진입한다 → 유지·변경·첫 확인 행동을 보고 스스로 첫 행동을 고른다 → 시스템은 이전 참고가 현재 확인으로 바뀌었는지 알려주고 오래된 맥락을 만료시킨다 → 플레이어는 새 환경의 신선도를 유지하면서 이전 학습을 현재 행동으로 번역한다.
- 권장 균형형
- Set Re-entry Mastery Bridge
- 제안한 정보층
- 기존 진입 정보에 ‘이전 Set에서 유지되는 숙련 문법 / 새 Set에서 달라진 조건 / 이번 Set에서 확인할 첫 행동’을 배치한다. 첫 유효 행동 전에는 이전 맥락을 참고로, 수행 뒤에는 현재 확인으로 표시하고 초반 10경기 종료 뒤 이전 Set 전용 맥락을 만료시킨다.
- 기존 접점과 지킬 자산
- 변경 대상은 Set의 기준일 현재 재진입 경험이고, 배치 위치는 Set의 기준일 현재 첫 유효 행동·초반 10경기다. 보존 자산은 Set의 기준일 현재 신선도·비전력 숙련이다. 이전 숙련의 설명 가치는 살리되 자산·보상·랭크·전력으로 이월하지 않는다.
숨은 MMR·숙련도·난이도 조정, 새 과제·보상 추적·진행도·영구 숙련 점수, 일반 결과 설명 화면의 중복은 제외한다. 필요한 사건 출처나 만료가 성립하지 않으면 더 단순한 대비형 안내로 축소한다.
모바일 Shop의 현재 상태와 직접 입력
플레이어는 행동 가능 여부와 결과 상태를 늦게 파악한다 → 현재 상태·행동 대상·취소 가능성을 확인하고 직접 행동한다 → 시스템은 준비·대기·적용·취소·시간 종료를 같은 의미로 응답한다 → 플레이어는 더 적은 해석 비용으로 행동하되 판단과 실행의 주도권을 그대로 가진다.
- 권장 균형형
- Action-Ready Planning Bridge
- 제안한 정보층
- 이미 존재하는 현재 Shop 상태를 기존 행동 접점 전에 준비하고, 준비됨·대기·적용·취소·시간 종료를 출처가 있는 텍스트와 형태로 표시한다. 선택적 진동·리듬 피드백을 쓰더라도 동일한 상태 전환과만 연결하며 비시각·비촉각 대체 표현을 둔다.
- 기존 접점과 지킬 자산
- 변경 대상은 Shop의 기준일 현재 모바일 계획 정보·입력이고, 배치 위치는 Shop의 기준일 현재 행동·취소·시간 종료 접점이다. 보존 자산은 Ranked의 기준일 현재 공유 경쟁 규칙이다. 행동 준비도를 선명하게 하되 공유 풀·행동 집합·판단 시간·결과 규칙을 동일하게 유지한다.
상태 선행, 최선 수 예측, 추천, 자동 선택·자동 행동, 추가 시간, 행동 집합·결과 규칙·풀 분리는 제외한다. 잘못된 적용 표시, 성능 부담, 접근성 실패 또는 경쟁 조건 불일치가 나타나면 피드백과 선행 준비를 각각 끈다.
Atlas 목표의 행동 · 수령 · 사용을 연결
플레이어는 목표 진척을 얻고도 다음 행동·수령·사용 연결을 놓칠 수 있다 → 원하는 목표와 가능한 행동을 직접 선택한다 → 시스템은 진척·적격·수령·사용 상태를 같은 뜻으로 보여준다 → 플레이어는 전체 목표를 잃지 않고 자신이 고른 경로로 획득 가치를 마무리한다.
- 권장 균형형
- Choice-Preserving Goal Closure Card
- 제안한 정보층
- 첫 층에 선택한 목표와 진척을, 둘째 층에 현재 가능한 모든 행동과 수령 준비·기존 사용처를, 상세 층에 전체 목표·보상·만료·적격 조건을 둔다. 목표·진척·수령·사용 표면에서 동일한 출처와 상태 문법을 쓴다.
- 기존 접점과 지킬 자산
- 변경 대상은 Star Atlas의 기준일 현재 목표·진척이고, 배치 위치는 Star Atlas의 기준일 현재 행동·수령·사용 접점이다. 보존 자산은 Star Atlas의 기준일 현재 다중 목표·무료 경로다. 획득한 진척의 가치를 실현하되 목표 선택과 모든 적격 행동을 보존한다.
목표 삭제·순위화, 처방된 단일 경로, 숨은 상태, 자동 목표·행동·수령·사용, 보상·경제 변경, 결제 전용 마무리는 제외한다. 출처 불일치·목표 억제·강제 경로·무료 경로 열화가 확인되면 안내를 제거한다.
Pass 종료 선택을 같은 무게로 설명
플레이어는 남은 가치와 선택 결과를 여러 곳에서 조합한다 → 구매·보류·무료 진행·수령·유예 가운데 자신의 선택을 검토한다 → 시스템은 확인된 결과와 조건을 중립적으로 설명한다 → 플레이어는 긴급성이나 구매 우선 신호 없이 시간 가치와 다음 결과를 이해한다.
- 권장 균형형
- Non-Coercive Pass End-State Assurance
- 제안한 정보층
- 출처가 확인된 남은 시간·레벨·가치만 요약하고 구매, 보류·무료 진행, 수령, 유예의 기존 결과를 같은 시각 무게로 병치한다. 민감한 행동 전에 전체 적격·만료·수령·종료 후 규칙으로 이동할 수 있게 한다.
- 기존 접점과 지킬 자산
- 변경 대상은 Pass의 기준일 현재 잔여 시간·레벨·가치이고, 배치 위치는 Pass의 기준일 현재 구매·보류·무료 진행·수령·유예 접점이다. 보존 자산은 Pass의 기준일 현재 종료 후 규칙·무료 진행이다. 시간 가치 이해를 돕되 구매 압박과 근거 없는 보존 기대를 만들지 않는다.
기존 규칙에 없는 환불·보존·회복·수령 가능성, 보상·가격·만료·정산 변경, 긴급성 강화, 구매 우선, 자동 행동은 제외한다. 상태 노후화·허위 안심·무료 경로 손상·비자발 행동이 나타나면 해당 안내를 중단한다.
외형 획득의 비용 · 교환 · 중단을 연결
플레이어는 목표·비용·교환·회복·소유 결과를 여러 표면에서 추론한다 → 진행·보류·중단을 직접 고르고 전체 규칙을 확인한다 → 시스템은 현재 출처가 있는 경로 상태와 기존 회복 경계를 일관되게 보여준다 → 플레이어는 근거 없는 보장 없이 획득을 계속할지 멈출지 판단하고 비전력 소유 가치를 이해한다.
- 권장 균형형
- Sourced Acquisition Cost-Path Assurance
- 제안한 정보층
- 첫 층에는 출처가 있는 목표와 현재 경로를, 둘째 층에는 RP/TC→Token→뽑기→Medallion/Crystal→Shop→장착·표시 경로와 진행·보류·중단 선택을, 상세 층에는 가격·재화·변환·교환·결정론적 회복·적격·소유·장착·포기 조건을 둔다. 민감한 행동 전에 기존 결정론적 회복의 범위와 한계만 알린다.
- 기존 접점과 지킬 자산
- 변경 대상은 Medallion/Crystal의 기준일 현재 획득·보유이고, 배치 위치는 Shop의 기준일 현재 뽑기·교환·장착·중단 접점이다. 보존 자산은 Token의 기준일 현재 비용·회복·비전력 규칙이다. 비용·경로를 이해시키되 획득 보장·강제 동선·직접 전력 암시를 만들지 않는다.
출처 없는 총비용·남은 횟수 추정, 목표 획득 보장, 가격·확률·비율·회복 변경, 구매 우선, 강제 동선, 자동 행동, 직접 전력·성과 약속은 제외한다. 오래된 상태·숨은 조건·압박·전력 분리선 훼손이 나타나면 안내와 교차 이동을 제거한다.
여섯 설계에 결합한 공개 원리와 방향
설계 영역
공개 NTRIZ 적용 원리와 해결 방향
Ranked 결과 해석
계층 캡슐(Layered Encapsulation)로 결과→가능 요인→다음 계획의 깊이를 나눈다. 상태-규칙 부호화(State-Rule Encoding)로 관측·해석 한계·행동을 같은 문법으로 표시한다. 유연 오버레이(Thin Overlay Architecture)로 설명층을 기존 결과 표면에 얇게 두어 경기 규칙과 분리한다.
Set 재진입
주기 설계(Cadence Scheduling)로 진입→첫 유효 행동→초반 10경기를 정렬한다. 상태-규칙 부호화(State-Rule Encoding)로 이전 참고·현재 확인·다음 행동을 구분한다. 계획된 폐기-회복(Planned Discard-Recovery)으로 이전 Set 전용 맥락을 만료시키고 현재 확인 맥락으로 바꾼다.
모바일 Shop 계획
선행 로딩(Prefetch)으로 이미 존재하는 현재 상태를 행동 접점 전에 준비한다. 시각 부호화(Visual Encoding)로 준비·대기·적용·취소·시간 종료를 텍스트와 형태로 구분한다. 리듬 피드백(Rhythmic Feedback)으로 선택적 피드백을 동일한 상태 전환 사건과 동기화한다.
Star Atlas 목표 가치
계층 캡슐(Layered Encapsulation)로 선택 목표→가능 행동·수령·사용→전체 목표와 조건을 나눈다. 상태-규칙 부호화(State-Rule Encoding)로 진척과 수령·사용 상태를 같은 의미로 보인다. 동질-일관 엔진(Deterministic Consistency)으로 여러 표면에서 같은 상태가 같은 뜻을 갖게 한다.
Pass 종료 선택
손실 완충(Loss Buffer)으로 이미 존재하는 선택 결과와 남은 가치의 이해를 돕는다. 사전 쿠션(Predeclared Cushion)으로 민감한 행동 전에 적용 가능한 조건을 먼저 밝힌다. 선제 중화(Preemptive Neutralization)로 구매·보류·무료 진행·수령·유예를 중립적으로 병치해 압박 해석을 차단한다.
획득 비용 · 경로
계층 캡슐(Layered Encapsulation)로 목표·현재 경로→행동 상태→전체 비용·교환·회복·소유 규칙을 나눈다. 상태-규칙 부호화(State-Rule Encoding)로 재화와 경로 상태의 의미를 통일한다. 사전 쿠션(Predeclared Cushion)으로 기존 결정론적 회복 경계만 민감한 행동 전에 알린다.