[게임] ScalpRun 초단타 레그돌 달리기

opengl에 너무 시달려서 앞으로는 처음부터 rust + egui +wgpu 노선 확실히 할겁니다

좌표계 때문에 70%는 시간 에너지 다 낭비했습니다

트위치 라이브방송 채팅 https://www.twitch.tv/kzendoc

유튜브 라이브방송 + 텔레** 채팅 @ScalpRunBot

초단타 스캘핑 트레이딩 연습(7초지연!)을 하면서 옆화면에서 레그돌의 코믹 달리기에 부스터를 쏴라

게임룰은 !buy(올인 long 올인 close) !sell(올인 short 올인 close) !my(자산현황)

아래는 기술적 도전과제들이었구요

이제 좀 실질적인 앱들을 만들어 봐야겠습니다

1. 방송 송출 (Streaming)

1) FFmpeg + Intel QSV : iGPU 가속을 이용해 게임 화면을 캡처하고 인코딩.

2) RTMP 프로토콜: 인코딩된 영상을 유튜브와 트위치 서버로 실시간 전송.

2. 렌더링 (Rendering)

1) Rust + WGPU: 게임 엔진 없이 Rust 언어로 iGPU 직접 제어하는 고성능 렌더링 기술 사용.

3. 크립토 차트

1) WebSocket: 거래소에서 틱단위 시세, 거래량, 청산 데이터를 실시간 수신.

2) Custom Drawing: 남이 만든 차트 라이브러리 대신, 수신한 데이터를 직접 점과 선으로 그림 (CVD, OI 지표 포함).

4. 유저 상호작용 (Interaction)

IRC & Bot API: 트위치 채팅(IRC)과 텔레그* 봇을 Rust 코드로 연결하여 실시간 명령어(!buy, !sell) 처리.

Redis: 시청자들의 데이터(순위, 자산)를 빠르게 저장하고 불러오는 고속 캐시 메모리.

5. 게임 개발 (Procedural Dev)

절차적 맵: WFC(타일 조립 규칙)와 Perlin Noise(지형 굴곡) 알고리즘으로 무한정 새로운 맵 생성.

절차적 캐릭터: Verlet Integration(점과 선 연결 물리)을 사용해 관절이 흐느적거리는 래그돌(Ragdoll) 물리 구현.

6. AI 생성 (Generative AI)

1) 로컬 LLM (Gemma-3-1B): 외부 API(OpenAI 등)를 쓰지 않고, 내 컴퓨터(로컬)에서 직접 돌아가는 소형 언어 모델로 게임 상황에 맞는 실시간 해설 멘트를 생성.

2) 멀티미디어 생성: 변화하는 게임 분위기에 맞춰 이미지와 배경음악을 실시간으로 만들어 냄.

7. 임베딩 (Embedding)

1)벡터 변환: AI가 읽어야 할 뉴스나 문서를 컴퓨터가 이해하고 계산할 수 있는 '숫자 덩어리(벡터)'로 변환하는 기술.

2) RAG (검색 증강 생성): AI가 단순히 학습된 내용만 말하는 게 아니라, 최신 정보를 '참고서'처럼 펼쳐보고 정확하게 말할 수 있게 함.

8. DB 기술 (PostGres Extensions)

1)TimescaleDB (시간 관리 전문가): 1초마다 쏟아지는 방대한 게임 로그와 시장 데이터를 시간 순서대로 묶어 초고속으로 저장하고 조회하는 시계열 전용 기술.

2) Pgvector (AI Memory Bank) 벡터 DB : 의미 저장소, 수집한 정보를 단순한 '글자'가 아니라 컴퓨터가 이해하는 '의미의 좌표(벡터)' 형태로 저장하는 특수 데이터베이스.

9. OCI 웹 스크래퍼 (Knowledge Collector)

1) 독립 실행: 메인 게임 컴퓨터(내 PC)의 성능을 뺏지 않기 위해, 오라클 클라우드(OCI) 서버에서 따로 돌아가는 정보 수집 로봇.

2) 자동 수집 & 수집처 확대: 30분마다 인터넷을 순찰하며 최신 뉴스나 연구 자료를 자동으로 긁어오고, AI가 바로 읽을 수 있게 미리 가공해 둠.