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# DS-전투분석 저장소
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던전 스토커즈(DungeonStalkers) 전투 시스템 종합 분석 저장소입니다.
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## 프로젝트 개요
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### 목적
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본 프로젝트는 언리얼 엔진 5.5.4 기반의 던전 스토커즈 전투 시스템을 체계적으로 분석하고 문서화하여 다음 목표를 달성합니다:
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- **밸런스 분석**: 10명 스토커의 전투 능력 비교 및 밸런스 검증
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- **시스템 문서화**: Gameplay Ability System 기반 전투 로직 상세 분석
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- **정기 모니터링**: 패치/업데이트 시 변경사항 추적 및 영향도 분석
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- **팀 공유**: 기획자, 프로그래머, QA가 공통으로 참고할 수 있는 기술 문서
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### 분석 대상
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- **10명의 스토커**: Hilda, Urud, Nave, Baran, Rio, Clad, Rene, Sinobu, Lian, Cazimord
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- **전투 시스템 요소**:
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- 기본 공격 타이밍 및 피해 배율
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- 스킬 시스템 (Gameplay Ability System)
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- 캔슬 메커니즘 (Activation Order Group + ANS_SkillCancel_C)
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- 애니메이션 노티파이 시스템
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- 캐릭터 스탯 및 속성
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## 분석 방법론
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### 1. 데이터 추출 (Unreal → JSON)
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언리얼 에디터의 커스텀 익스포터를 사용하여 게임 에셋을 JSON 형식으로 변환합니다.
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Unreal Engine Assets → Custom Exporter → JSON Files
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```
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**익스포트 대상**:
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- `DataTable` → DT_CharacterStat, DT_Skill, DT_CharacterAbility 등
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- `AnimMontage` → 모든 캐릭터 애니메이션 몽타주
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- `Blueprint` → GA_* (Gameplay Ability) 블루프린트
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- `CurveTable` → 각종 커브 데이터
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**익스포트 방법**:
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1. 언리얼 에디터에서 Content Browser 열기
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2. 분석할 에셋 선택
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3. 우클릭 → `Export to JSON` (커스텀 익스포터)
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4. 출력 폴더에 JSON 파일 생성
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### 2. LLM 기반 분석
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생성된 JSON 파일을 Claude (LLM)에 입력하여 자동 분석합니다.
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**분석 프로세스**:
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JSON Files → Claude Code → Analysis Document
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↓
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Python Scripts (보조 분석)
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**LLM의 역할**:
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- 대용량 JSON 데이터 파싱 및 패턴 인식
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- 스토커별 데이터 비교 분석
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- 전투 로직 추론 및 시스템 메커니즘 분석
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- Markdown 형식의 기술 문서 자동 생성
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**장점**:
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- 수작업 대비 100배 이상 빠른 분석 속도
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- 일관된 형식의 문서 생성
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- 복잡한 크로스 레퍼런스 추적 자동화
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### 3. 검증 및 문서화
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분석 결과를 검토하고 최종 문서를 생성합니다.
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## v2 분석 프로세스 (2025-10 업데이트)
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### 프로세스 개요
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v2 시스템은 JSON 원본에서 밸런스 리포트까지 **4단계 자동화 파이프라인**입니다.
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[원본 JSON] → 01단계 → 02단계 → 03단계 → 04단계
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기본데이터 DPS계산 역할비교 밸런스티어
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### 🔥 v2.1 주요 업데이트 (2025-10-28)
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**Game Changer 발견!**
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#### 1. 콤보 캔슬 시스템 발견
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- `ANS_DisableBlockingState_C` 노티파이로 평타 조기 캔슬 가능
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- **클라드**: 평타 시간 56% 단축 → **평타 DPS 1위** (125.5)
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- **힐다**: 19% 단축, 탱커 최고 DPS (107.3)
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- **바란**: 19% 단축, 중상위권 (90.4)
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#### 2. 바란 궁극기 시전시간 정정
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- DT_Skill 10초 → **실제 1.29초** (AN_SimpleSendEvent 시점)
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- 10초는 최대 홀딩 시간 (타이밍 조절 가능)
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- 스크립트 자동 감지 및 오버라이드
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#### 3. 15초 버스트 시나리오 확대
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- 기존 10초 → **15초**로 확대 (궁극기 지속시간 반영)
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- 레네 궁극기 실전 필수 (흡혈 생존력)
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- 종합 티어표 3개 시나리오 통합 평가
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### 4단계 구성
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#### 01단계: 스토커별 기본 데이터
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- **목적**: JSON에서 10명 스토커 정보 추출 및 검증
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- **출력**: `01_스토커별_기본데이터_v2.md`
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- **도구**: `분석도구/v2/` (extract → validate → generate)
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#### 02단계: DPS 시나리오 비교분석
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- **목적**: 3개 시나리오 DPS 계산 (평타, 로테이션, 버스트)
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- **출력**: `02_DPS_시나리오_비교분석_v2.md`
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- **도구**: `calculate_dps_scenarios_v2.py`
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#### 03단계: 역할별 차별화
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- **목적**: 5개 역할군 비교 (전사, 원거리, 마법사, 암살자, 서포터)
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- **출력**: `03_역할별_차별화_v2.md`
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#### 04단계: 밸런스 티어 및 개선안
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- **목적**: OP/S+/S/A/B 티어 평가 및 밸런스 개선안
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- **출력**: `04_밸런스_티어_및_개선안_v2.md`
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### 실행 방법
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**전체 프로세스**:
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```bash
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# 1단계: 기본 데이터 추출 및 검증
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cd 분석도구/v2
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python extract_stalker_data_v2.py
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python validate_stalker_data.py
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python generate_stalker_docs_v2.py
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# 2단계: DPS 계산
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python calculate_dps_scenarios_v2.py
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# 3~4단계: 추후 구현 예정
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```
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**출력 구조**:
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```
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분석결과/YYYYMMDD_HHMMSS_v2/
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├── 01_스토커별_기본데이터_v2.md
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├── 02_DPS_시나리오_비교분석_v2.md
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├── 03_역할별_차별화_v2.md
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├── 04_밸런스_티어_및_개선안_v2.md
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├── intermediate_data.json
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├── validated_data.json
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└── 검증_리포트.md
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```
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### 상세 문서
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- [ARCHITECTURE.md](ARCHITECTURE.md) - v2 프로세스 완전 상세 가이드 (알고리즘, 체크리스트 포함)
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## 폴더 구조
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```
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DS-전투분석_저장소/
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├── README.md # 본 문서
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├── ARCHITECTURE.md # 기술 아키텍처 (v2 프로세스 상세)
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│
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├── 분석결과/ # 분석 결과물
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│ ├── 20251024_000515/ # 기존 분석 (참고용)
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│ └── YYYYMMDD_HHMMSS_v2/ # v2 분석 결과
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│ ├── 01_스토커별_기본데이터_v2.md
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│ ├── 02_DPS_시나리오_비교분석_v2.md
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|
│ ├── 03_역할별_차별화_v2.md
|
|
│ ├── 04_밸런스_티어_및_개선안_v2.md
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|
│ ├── intermediate_data.json
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│ ├── validated_data.json
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│ └── 검증_리포트.md
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│
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├── 원본데이터/ # JSON 원본 데이터
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│ ├── DataTable.json
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│ ├── AnimMontage.json
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│ ├── Blueprint.json
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│ └── CurveTable.json
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│
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└── 분석도구/ # Python 분석 스크립트
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├── v2/ # v2 자동화 도구
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│ ├── extract_stalker_data_v2.py
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│ ├── validate_stalker_data.py
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│ ├── generate_stalker_docs_v2.py
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│ ├── calculate_dps_scenarios_v2.py # 개발 예정
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│ └── config.py
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└── utils/ # 유틸리티 스크립트
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└── ...
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```
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## 정기 분석 수행 가이드
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새로운 분석을 수행하려면 다음 단계를 따르세요.
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### Step 1: JSON 데이터 익스포트
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**언리얼 에디터에서 수행**:
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```
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1. Content Browser에서 다음 폴더들을 선택:
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- /Game/Blueprints/DataTable/
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- /Game/_Art/_Character/PC/*/AnimMontage/
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- /Game/Blueprints/Abilities/GA_Skill_*/
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2. 우클릭 → Export to JSON
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3. 출력 폴더 선택: DS-전투밸런스_분석자료/[오늘날짜]/
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예: DS-전투밸런스_분석자료/20251024_153000/
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4. 익스포트 완료 확인:
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✓ DataTable.json
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✓ AnimMontage.json
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✓ Blueprint.json
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✓ CurveTable.json
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```
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### Step 2: LLM 분석 실행
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**Claude Code 사용**:
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1. Claude Code CLI 실행
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2. 다음 프롬프트 입력:
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```
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"DS-전투밸런스_분석자료/[날짜]/" 폴더의 JSON 파일들을 분석하여
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전투 시스템 종합 분석 문서를 작성해주세요.
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분석 항목:
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- 10명 스토커별 기본 공격 타이밍 및 피해 배율
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- 스킬별 Activation Order Group 값
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- 애니메이션 캔슬 윈도우 (ANS_SkillCancel_C)
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- 캐릭터 스탯 비교
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이전 분석 문서를 참고하여 동일한 형식으로 작성하고,
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변경사항이 있다면 별도로 표시해주세요.
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```
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3. 생성된 문서를 검토하고 수정
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### Step 3: 결과 저장
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```bash
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# 새 폴더 생성
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mkdir -p 분석결과/[날짜]
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# 분석 문서 저장
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# Claude가 생성한 문서를 분석결과/[날짜]/DS-전투시스템_종합분석.md로 저장
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# (선택) 원본 JSON 샘플 저장
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# 주요 에셋 몇 개만 추출하여 원본데이터/[날짜]/에 저장
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```
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### Step 4: 변경사항 추적
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**이전 분석과 비교**:
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```bash
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# diff 도구로 변경 확인
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diff 분석결과/20251023/DS-전투시스템_종합분석.md \
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분석결과/20251024/DS-전투시스템_종합분석.md
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```
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**주요 확인 사항**:
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- ActivationOrderGroup 변경 (밸런스 조정)
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- 기본 공격 타이밍 변경 (애니메이션 수정)
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- AddNormalAttackPer 변경 (피해 배율 조정)
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- 새로운 스킬 추가/삭제
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## 분석 도구 사용법
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### 1. 스킬 캔슬 윈도우 추출
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```bash
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python 분석도구/extract_skill_cancel_windows.py \
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원본데이터/20251023/AnimMontage.json
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```
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**출력 예시**:
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```
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AM_PC_Hilda_B_Skill_SwordStrike
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캔슬 구간: 1.300s ~ 1.800s (지속: 0.500s)
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```
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### 2. 캐릭터 스탯 분석
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```bash
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python 분석도구/analyze_character_stats.py \
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원본데이터/20251023/DataTable.json
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```
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**출력 예시**:
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```
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이름 직업 STR DEX INT CON WIS
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힐다 전사 20 15 10 20 10
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우르드 원거리 15 20 10 15 15
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```
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### 3. Activation Order Group 추출
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```bash
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python 분석도구/extract_activation_order_groups.py \
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원본데이터/20251023/Blueprint.json
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```
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**출력 예시**:
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```
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Hilda:
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Group 4: Bash, SwordStrike
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Group 0: BloodMoon_Active, SteelBlocking
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```
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## 최신 분석 결과
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**날짜**: 2025-10-27 (v2.1)
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**분석 문서**: `분석결과/20251027_200151_v2/`
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**주요 발견 (v2.1)**:
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- **평타 DPS 1위**: 클라드 (125.5) - 콤보 캔슬로 137% 증가!
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- **30초 로테이션 1위**: 레네 (158.88) - 소환수 독립 DPS
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- **15초 버스트 1위**: 카지모르드 (165.1) - Parrying + 궁극기
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- **종합 S티어**: 시노부, 레네 (모든 시나리오 안정적 상위권)
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- **밸런스 개선 필요**: 리안, 우르드 (재장전/충전 페널티 과다)
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## 기술 스택
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- **게임 엔진**: Unreal Engine 5.5.4
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- **에셋 익스포터**: Custom Unreal Editor Plugin
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- **분석 LLM**: Claude 3.5 Sonnet (Claude Code)
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- **보조 분석**: Python 3.x
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- **문서 형식**: Markdown
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## 참고 자료
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### 내부 문서
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- [DS-전투시스템_종합분석.md](분석결과/20251023/DS-전투시스템_종합분석.md) - 최신 분석 결과
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|
- [CLAUDE.md](../CLAUDE.md) - 프로젝트 전체 개요
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### 외부 참고
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- [Unreal Engine Gameplay Ability System](https://docs.unrealengine.com/5.5/en-US/gameplay-ability-system-for-unreal-engine/)
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- [Animation Notify System](https://docs.unrealengine.com/5.5/en-US/animation-notifies-in-unreal-engine/)
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## 팀원 기여
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분석 결과에 피드백이나 추가 분석 요청이 있으시면:
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1. 이슈 등록 (Git Issue)
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2. 또는 디스코드 공식 커뮤니티에 공유
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**마지막 업데이트**: 2025-10-28 (v2.1)
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**담당자**: AI-assisted Analysis Team
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## 변경 이력
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### v2.1 (2025-10-28)
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- **콤보 캔슬 시스템 발견** (ANS_DisableBlockingState_C)
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- 바란 궁극기 시전시간 정정 (10초 → 1.29초)
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- 15초 버스트 시나리오로 확대 (10초 → 15초)
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|
- 종합 티어표 3개 시나리오 통합 평가
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- 밸런스 개선 제안 (리안, 우르드, 네이브)
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### v2.0 (2025-10-27)
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- 4단계 자동화 파이프라인 구축
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- 01~02단계 문서 생성 완료
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- 소환수 독립 DPS 계산 (레네)
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|
- DoT 시스템 분석 (Poison, Burn, Bleed)
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