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Claude Code, Cursor, Copilot을 갈아타도 작업이 이어지는 Unity 인수인계 규칙 5가지

Claude Code로 구조를 고치고, Cursor에서 코드를 탐색한 뒤, Copilot으로 반복 구현을 채우는 식의 혼합 워크플로우가 늘고 있다. 문제는 도구마다 이전 대화와 판단 근거를 공유하지 않는다는 점이다. 같은 설명을 반복하거나, 이미 폐기한 설계를 다른 도구가 다시 제안하기도 한다.해결책은 긴 채팅 기록을 복사하는 것이 아니다. 목표, 수정 범위, 검증 방법을 저장소 안의 작은 작업 패킷으로 만드는 것이다. 다음 다섯 규칙을 적용하면 어느 도구를 열어도 같은 지점에서 작업을 이어갈 수 있다.1. 목표 한 줄과 변경 금지선을 먼저 고정한다첫 번째 규칙은 작업 목표를 결과 형태로 적는 것이다. “인벤토리를 개선해 줘”보다 “아이템 이동 후 슬롯 중복이 없고 기존 저장 데이터를 읽을 것”이 훨씬 ..

Unreal Engine C++ Data Validation: UEditorValidator로 에셋 오류와 빌드 크래시 사전 방지하기

게임 프로젝트가 커질수록 다루는 에셋의 양은 빠르게 불어납니다. 기획자, 아티스트, 프로그래머가 매일 수많은 캐릭터 모델, 텍스처, 사운드, 데이터 에셋을 에디터로 임포트하고 수정하죠. 이 과정에서 밉맵(Mipmap) 설정이 빠진 큰 텍스처가 들어오거나, LOD(Level of Detail)가 하나도 없는 무거운 스태틱 메시가 배치되는 실수가 자주 생깁니다.이런 작은 세팅 실수는 단순히 빌드 용량을 키우는 데 그치지 않습니다. 밉맵이 없어 텍스처 메모리가 폭증하거나, 잘못 구성된 데이터 에셋이 런타임에서 널 포인터 참조 크래시로 이어지기도 합니다. 최악의 경우 패키징 단계의 쿡(Cook) 과정에서 에러가 나면서 전체 빌드 파이프라인이 멈춰 서기도 합니다.에셋 임포트 가이드를 문서로 배포하는 것만으로는 이..

GDC 2026 게임 트렌드: 언리얼 엔진 NNE로 구현하는 온디바이스 AI 캐릭터 제어

최근 GDC 2026과 주요 기술 세션에서 다뤄진 핵심 게임 산업 트렌드 중 하나는 AI 연산의 온디바이스(On-Device)화입니다. 지금까지 많은 게임이 생성형 AI나 복잡한 의사결정 모델을 구현할 때 클라우드 API를 호출해 처리하는 방식을 택했습니다. 하지만 이는 실시간 프레임 동기화가 필요한 게임플레이 환경에서 치명적인 네트워크 지연(Latency)을 유발하고, 동시 접속자가 늘어날수록 서버 유지 비용이 기하급수적으로 폭증하는 한계를 지닙니다.이러한 문제를 극복하고자 2026년의 선두적인 개발 스튜디오들은 클라우드 비용을 전혀 쓰지 않고 유저 기기의 CPU나 GPU, 혹은 NPU(Neural Processing Unit)를 직접 활용하여 경량 신경망 모델을 실행하는 '온디바이스 ML' 구조를 프..