Почти полный список моих личных проектов

Несколько прототипов игр, эксперименты с процедурной музыкой, разработка модов, два геймджема, пара веб-сайтов и диплом на тему искусственного интеллекта в видеоиграх. Всё с открытым исходным кодом.

Почти полный список моих личных проектов

До 2015

До 2015 года у меня ничего особо не сохранилось, к сожалению. Тогда я был занят учёбой, занимался программированием микроконтроллеров и ПЛИС, а в свободное время хотел сделать робота. Закупился деталями, купил гусеничное шасси с двумя двигателями, пару сервоприводов, микроконтроллеры AVR ATmega и пару радио-модулей. Для начала просто хотел сделать гусеничную платформу с управлением по радиоканалу, но так ничего и не доделал, так как сложно было совмещать работу, учёбу и проекты.

2015-2016: VT

В какой-то момент я решил, что надо бы сделать свою игру. Я изучал Java, а самой популярной библиотекой для разработки игр на джаве была libGDX. К сожалению, libGDX — это не движок, поэтому кучу вещей пришлось писать самому: переключение сцен, модель актёров, поиск пути и много другого.

Идея игры у меня появилась после того, как я поиграл в Frozen Synapse. Захотелось сделать тактический top-down шутер для мобильных устройств, в котором можно пальцем рисовать траекторию движения персонажа.

Дальше этой идеи дело не ушло, так как появились проблемы с геймдизайном, да и значительная часть времени уходила на разработку базовых вещей в libGDX, а не самой игры.

Технологии: Java, libGDX.

Исходники: GitHub.

2016: Dijkstra vs. A*

К счастью, наработки VT не пропали совсем уж даром. Я доработал прототип и использовал его как полигон для изучения и тестирования алгоритмов поиска пути. Написал курсовую работу по алгоритмам, в которой сравнил производительность алгоритма Дейкстры и A*. Я использовал ассеты игры, чтобы нарисовать, какие шаги проходят оба алгоритма, прежде чем находят оптимальный путь. Получилось познавательно.

Почти полный список моих личных проектов
Почти полный список моих личных проектов

Технологии: Java, libGDX.

2016: Avalon Schedule

В этот раз не игра, а мобильное приложение. В университете на вечернем была проблема: расписание можно было смотреть на сайте, но если были какие-то изменения, то никто о них, естественно, не предупреждал. Поэтому я решил сделать приложение на андроид с расписанием занятий.

Оно довольно примитивно загружало страницу с расписанием, парсило HTML, доставало оттуда таблицу с занятиями и показывало на экране. В фоновом режиме оно раз в 1-2 часа загружало это же расписание, сравнивало с сохранённым и, если были отличия, показывало уведомление.

Исходную проблему оно решило, часть одногруппников им успешно пользовалась. Я даже пробовал его продвигать. Распечатал объявление со ссылкой на Google Market и повесил его в холле университета рядом с другими объявлениями. На следующий день его там уже не было. Раз университет не захотел сотрудничать, я забил.

Технологии: Java, RxJava, Android SDK, HTML.

Исходники: GitHub.

2017: Vector Tactics

Продолжая изучать разработку игр, я выбрал соответствующую тему для диплома: «Исследование методов моделирования принятия решений на примере ботов в компьютерной игре». Это название с кучей канцелярита означает, что я просто делал ботов для игры, и сравнивал, какой их них лучше.

Для этого я собрал простой top-down шутер на Unity с одной ареной и небольшим набором правил. На арене есть стены (блокируют обзор и выстрелы), укрытия (блокируют 50% выстрелов), пара аптечек и пара ботов, которые сражаются друг с другом. Назвал его Vector Tactics. Вообще, это название принадлежит VT (который и есть Vector Tactics, просто сокращённо), но так как я его уже вряд ли бы продолжал, название освободилось.

Всего было 4 бота, по одному на каждый алгоритм принятия решений: конечный автомат, дерево поведения, нечёткая логика и нейронная сеть (простой трёхслойный перцептрон). Я их стравливал друг с другом в тысячах боёв и собирал статистику.

Технологии: C#, Unity.

Исходники: GitHub.

2017: Dystopian Horror

В 2016-2017 годах я учился в Wargaming Academy. Подробнее об этом можно почитать у меня в посте о том, как я попал в разработку игр. В качестве проекта я делал хоррор про антиутопию на Unity (жанр и сеттинг выбирались по жребию). На новогодних праздниках в январе 2017 я прошёл примерно десяток хорроров, изучая жанр. Больше всего меня впечатлил Layers of Fear, поэтому я решил сделать игру, в которой окружение меняется, когда игрок не видит.

Игра проходится минут за 5. Игрок ходит по школе в антиутопическом сеттинге во время комендантского часа. Можно заходить в разные комнаты, но когда ты в неё заходишь, она перемещается, и выйдешь ты уже в другом месте.

В комнатах нужно искать книжки (типичная механика для хорроров тех времён). При посещении каждой комнаты у игрока росла шкала безумия. За каждую найденную книжку она уменьшалась. Чем больше уровень безумия, тем более странные комнаты появляются в игре и тем сильнее искажается окружение. В игре даже есть две концовки: для низкого безумия и для высокого.

Я очень доволен архитектурой игры и вообще всем, что связано с кодом. Каждая комната — это отдельная сцена в Unity. У неё есть параметры, при каком уровне безумия она может появляться. Когда игрок подходит к двери, за которой может оказаться одна из этих комнат, игра выбирает все комнаты для текущего уровня безумия и берёт одну из них случайным образом. Когда игрок заходит в комнату, игра делает то же самое, но уже для дверей: игра ищет подходящие дверные проёмы, к которым можно переместить комнату и выбирает один из них. Т.е. игрок может выйти совсем в другом коридоре с совсем другим окружением.

А вот всё, что касается работы с графикой и ресурсами, было сделано, по моему мнению, плохо. Я просто купил пак ассетов для хоррор-школы. Я не разбирался в текстурах и материалах (да и сейчас стало не сильно лучше), поэтому каждая стена была вытянутым кубом, на которую я натягивал текстуру школьной стены. При этом если стены были разного размера, у них были разные материалы, потому что я не знал, как сделать материал, который одинаково хорошо смотрелся бы на стенах длиной и 2 метра, и 10 метров.

Но всех этих проблем с ассетами не видно в готовой игре, а на производительность они не сильно влияли — игра слишком простая для этого. В итоге я получил диплом за лучший проект Wargaming Academy 2017.

Технологии: C#, Unity.

Исходники: GitHub.

2018: Disaster City (RTS-прототип)

В 2018 году я стал подумывать о разработке полноценной игры в свободное время. Мне захотелось сделать игру, в которой ты защищаешь свой город от огромных годзилла-образных монстров. В такой концепт можно засунуть просто огромное количество отсылок: кайдзю (Годзилла, Тихоокеанский рубеж), огромные летающие тарелки (День независимости), ангелы (Евангелион), стена вокруг города (Тихоокеанский рубеж, Атака Титанов), огромные человекоподобные роботы (меха-аниме), тупые военные, открывающие огонь, когда не надо (куча всего).

Я думал, что можно сделать RTS в таком сеттинге. Начал делать прототип, чтобы проверить, будет ли это работать. Взял бесплатные ассеты с городом, каким-то драконом, танками и начал собирать из этого игру.

В первой версии дракон просто крушил город, а игрок мог создавать танки в неограниченном количестве, просто кликая в любом месте. В этой версии я проверял, удобно и интересно ли вообще заниматься микро-менеджментом в таком виде: выбирать юниты мышкой, выбирать, куда им двигаться и куда стрелять.

Потом я стал добавлять экономику. В RTS мы всегда добываем какие-то ресурсы. Какие вообще могут быть ресурсы в таком сеттинге? Я так и не придумал. Решил, что главный ресурс, который может быть в такой игре — это время. У тебя чрезвычайная ситуация, ты можешь вызывать войска в любом количестве, не думая о деньгах, но всегда нужно время, чтобы войска прибыли до места действия.

Я сделал систему с таймерами. Ты можешь вызвать танки, но нужно некоторое время, чтобы они прибыли. Потом еще нужно время, чтобы появились новые танки, прежде чем можно будет их снова вызвать. Стала вырисовываться прогрессия: сначала нужно прокачать какую-то ветку, чтобы можно было вызвать танки. Потом можно делать апгрейды, которые уменьшают время призыва танков, увеличивают количество прибывающих танков, увеличивают им урон и так далее. Я добавил дерево технологий с тремя ветками: танки, авиация и артиллерия.

К сожалению, прототип показал, что играть в это не так весело. Микро-менеджмент в духе классических RTS просто не подходил этом сеттингу. Я вдохновлялся фильмами типа Годзиллы, а RTS, где ты только и делаешь, что гоняешь танки по улицам — это не совсем тот опыт. Хочется чего-то с глобальными решениями.

Сейчас этот прототип уже отменён. У меня есть идеи, в каком жанре развивать идею для этого сеттинга, но пока мне не хватает смелости, чтобы начать полноценно работать над игрой. Возможно, вы ещё когда-нибудь услышите о Disaster City.

Технологии: C#, Unity.

Исходники: GitHub.

2019: Generative Music

В 2019 году я проходил курс по теории музыки на Udemy. Просто захотелось понимать музыку и как она устроена. Тогда же у меня появилась идея заняться генеративной (процедурной) музыкой, т.е. музыкой, которая создаётся с помощью алгоритмов. Есть хорошая презентация на эту тему с интерактивными примерами.

Главная идея была такая: если мы играем в определённом ключе, то все (почти) аккорды в этом ключе будут звучать хорошо. Возможно, вы слышали про такие термины как «ля минор» или «до мажор». Вот это и есть ключ. Не буду углубляться в музыкальную теорию, так как всё равно не смогу ничего объяснить и перевру половину.

У меня в голове это уже выглядело как библиотека для создания процедурной музыки, реагирующей на события. Например, если у тебя что-то обычное в игре, то играет сгенерированная музыка в мажорном ключе. Если начинается драма, то можно переключить ключ на минорный, и музыка сама перестроит аккорды и звучание станет более грустным.

До мажор
Фа-диез минор

К сожалению, не всё так просто. Оно, может, и звучит неплохо поначалу, но если работать над проектом достаточно долго, то становится понятно, что всё это звучит довольно однообразно. Нельзя просто взять и научить компьютер писать музыку.

Тут есть два варианта.

Первый: использовать машинное обучение и научить компьютер генерировать музыку на основе существующей библиотеки аудио. Это задача для Google, Apple, Spotify или еще кого-нибудь, у кого есть огромная коллекция музыки для обучения алгоритмов. К сожалению, компьютер не будет понимать, что он делает — нейронки просто копируют что-то существующее с изменениями.

Второй: переложить идеи музыкальной теории на код, чтобы компьютер их применял и писал музыку осмысленно. Т.е. чтобы он производил какие-то звуки не просто потому, что какие-то весовые коэффициенты нейронки так сказали, а потому что это аккорд с таким-то названием и он хорошо звучит в таком-то ключе после какого-то другого аккорда.

Мне нравится второй подход, но это очень сложно. У меня нет музыкального образования, и я никогда не писал музыку, поэтому мне очень сложно проектировать подобную систему. Сейчас проект заморожен и мне очень обидно из-за этого. Я бы хотел ещё над ним поработать, но понимаю, что просто не потяну его.

Технологии: C#, Unity.

Исходники: GitHub.

2019-2020: Моды для Beat Saber

В 2019 я решил сделать собственный мод для Beat Saber и разобраться, как они работают в играх на Unity. В Beat Saber нет встроенной поддержки модов, поэтому нужно было их сначала туда как-то добавить. Так я узнал про BSIPA, Unity Doorstop, Mono.Cecil и Harmony. В них используется несколько очень крутых технических решений: например, модификация библиотек игры и движка, внедрение в таблицу импорта DLL и вмешательство в загрузку Mono Runtime, который используется в Unity, чтобы можно было запускать C#-скрипты в движке, написанном на C++.

С этого проекта начался мой блогерский путь на DTF. Я написал две статьи: одна про внедрение модов и одна про разработку:

Ну и свой мод я тоже написал, правда спустя полгода после начала работы над этой темой. Он довольно простой: показывает время, проведённое в игре в текущей сессии (полное и активное).

Почти полный список моих личных проектов

К сожалению, он больше не работает, так как очень сложно поддерживать моды. Код самой игры постоянно меняется. Код инструментов для модов постоянно меняется. Нужно либо обновлять мод регулярно, либо забить.

Технологии: C#, Unity, декомпилятор C#, C, BSIPA, Unity Doorstop, Mono.Cecil, Harmony.

Исходники мода: GitHub.

2020: Slower Than Light

В январе 2020 я участвовал в Finnish Game Jam 2020 (финское отделение Global Game Jam). Тема джема была «Ремонт». Мы решили сделать игру, в которой инопланетянин на своём космическом корабле пытается добраться до дома. К сожалению, его корабль настолько плох, что ломается несколько раз в минуту.

Для ремонта корабля нужно решать паззлы. Раз в некоторое время какое-то из устройств ломается, и из него вываливаются детали — их нужно поставить на место. Иногда для этого нужно вытащить какие-то другие детали, чтобы засунуть что-то под них, и потом собрать это всё обратно.

Мы хотели вызвать у игрока ощущение того, что местные технологии очень сложны и инопланетянин сам до конца не понимает, как это работает. Поэтому в качестве деталей используются мозги в колбах, непонятные сферы с гравитационными аномалиями и медузы с молниями.

В команде было 3 человека. Я отвечал за геймдизайн и код паззлов.

Технологии: C#, Unity.

Исходники: GitHub.

2020: Сайт Binary machinery

Однажды я узнал, что на GitHub есть сервис GitHub Pages. По сути, это бесплатный хостинг для статических сайтов. Я решил, что можно сделать там свой личный сайт с блогом и портфолио. Судя по описанию, в качестве движка сайта можно взять Jekyll, выбрать там какую-нибудь визуальную тему, а GitHub сделает всё остальное.

Почти полный список моих личных проектов

На практике всё оказалось сложнее, и мне пришлось самому дописывать кучу всего для шаблонов страниц на смеси HTML, YAML и Liquid и частично переписывать стили в CSS. Ну хоть работает.

Технологии: Jekyll, GitHub Pages, HTML, CSS.

Исходники: GitHub.

2020: Анализ DTF по открытым данным

В какой-то момент я узнал, что у DTF есть API и что здесь используются инкрементные идентификаторы для статей и пользователей. Это значит, что можно просто скачать всех пользователей и статьи, запрашивая их по идентификатору, начиная с 1.

Так я и сделал. За несколько дней я выкачал все доступные данные с DTF и построил кучу графиков и таблиц:

Почти полный список моих личных проектов

Технологии: Python, PostgreSQL.

Исходники: GitHub.

2020: Кукуха в самоизоляции

В октябре 2020 на DTF был джем от народа с темой «Изоляция». Я был банален и сделал игру про самоизоляцию. Главным героем игры является Кукуха, которой нужно сидеть дома и никуда не поехать (серьёзно, всё это делалось ради этого каламбура).

Для этого нужно каждый день выбирать, чем бы таким заняться, чтобы сохранить рассудок. Например, можно завести блог, взять подписку на Flexlix, завести кучу домашних животных или купить консоль и поучаствовать в консольных войнах.

Почти полный список моих личных проектов

Главная фишка игры — это динамический нарратив, который учитывает решения игрока и их комбинации. Например, если у Кукухи есть блог и домашнее животное, то можно написать пост про животное. Если есть подписка на стриминговый сервис, то могут закрыть её любимый сериал.

Я писал в своём блоге на DTF, как устроена эта система и как она выбирает, что будет дальше:

Почти полный список моих личных проектов

Я решил использовать этот геймджем, как возможность начать изучать Unreal Engine 4. Из-за этого половину времени я делал не игру, а боролся с движком, так как не знал, как делать базовые вещи. Но вроде бы чему-то научился, так что всё было не зря.

Технологии: C++, Unreal Engine 4.

Исходники: GitHub.

2020: Сайт «Тайный Санта»

Каждый год у нас в семье проводится Тайный Санта. Вместо того, чтобы дарить кучу мелких подарков каждому члену семьи, тебе случайным образом назначается кто-то один, и тебе нужно подарить только один подарок, зато более ценный.

В этот раз мы решили сделать свой сайт, чтобы каждый участник мог зарегистрироваться, указать пожелания, а потом, когда организатор запускает событие, получить письмо с именем получателя и списком того, что он или она хочет в подарок.

Почти полный список моих личных проектов

Это первый раз, когда я делал веб-проект с нуля. Я выбрал Vue.js для фронта и Python (Flask) для бэкенда. Практически с самого начала разработки я обнаружил, что шутки про огромное количество технологий, фреймворков и библиотек в веб-разработке — это не шутки. Хочешь хранить на сервере сессию пользователя? Вот тебе Flask-Login. Хочешь, чтобы состояние пользователя было доступно всем Vue-контроллерам? Вот тебе Vuex. И так далее.

Ещё я написал статью про алгоритм назначения получателей. Там про теорию графов, гамильтоновы циклы и поиск с возвратом:

Технологии (да, я перечислил вообще все): Python, Flask, Flask-CORS, Flask-Login, Passlib, SMTP, JavaScript, Vue.js, Vue Router, Vuex, Axios, HTML, AWS EC2, nginx, DNS Records, Certbot (Let’s Encrypt).

Исходники: фронтенд, бэкенд.

2021: ?

Сейчас я пока ни над чем не работаю, но у меня в планах один проект на Unreal Engine 4. Ничего серьёзного, просто проект для изучения движка, но я планирую периодически выпускать дневники разработки у себя в блоге.

217217
40 комментариев

2021: сломал очобу

24
Ответить

Она сама успешно справляется.

21
Ответить

А? Всё? Починили?

1
Ответить

Немного по белому завидую! Красавчик!

4
Ответить

А какой из ботов Vector Tactics оказался лучшим?

3
Ответить

Дерево поведения. Нейронки и нечёткую логику я бы не стал использовать, так как их очень сложно настраивать.

1
Ответить

Т.е. чтобы он производил какие-то звуки не просто потому, что какие-то весовые коэффициенты нейронки так сказали, а потому что это аккорд с таким-то названием и он хорошо звучит в таком-то ключе после какого-то другого аккорда.

На самом деле вся европейская теория музыки — это попытки постфактум алгоритмизировать натренированные за долгие столетия нейронные сети в голове. То есть ситуация, конечно, сложнее (потому что потом мозговые "нейросети" стали подстраиваться под получившуюся теорию, а потом теория снова стала подстраиваться со своей стороны, и так много итераций), но обобщить можно и так. Так что как раз ваш изначальный подход очень даже имеет право на существование, и уж в любом случае он гораздо интереснее основанного на голой теории, тем более что тулзов, основанных на теории, пруд пруди, это не особо интересно.
Также я напомню, что современная теория музыки — это не набор каких-то незыблемых законов, это способ мышления и набор рекомендаций и лайфхаков. Теорию музыки очень хорошо использовать для анализа музыки, но заметно хуже использовать для написания музыки. Это не химия, где можно реакцию посчитать.

потому что это аккорд с таким-то названием и он хорошо звучит в таком-то ключе после какого-то другого аккорда

Это довольно неправильный способ думать о музыке, примерно как "рядом с оранжевым хорошо ложится синий, также в пространстве картины должны быть диагонали" — ну камон, никто так не делает. Каких-то интересных результатов с таким подходом не получишь, мелодика получится как у стоковой музыки для корпоративных видео, которые по 2 бакса за трек. Можно было бы поставить основу на теории диссонансов и разрешений, но имхо лучше нейронки копать, потому что сама концепция разрешений в конце концов тоже acquired taste, а вовсе не что-то от природы людям данное.

3
Ответить