Nextbots: Revenge

Wave Survival • WebGL / Mobile • 2025

EN RU

Обзор

Nextbots: Revenge — системно-ориентированная игра на выживание волнами, построенная вокруг масштабируемых боевых циклов, модульной архитектуры геймплея и долгосрочной поддержки лайв-контента.

Проект был сфокусирован на расширяемости, скорости итерации геймплея и стабильном поведении системы в условиях WebGL и мобильных ограничений.

Основными приоритетами разработки были AI-системы, масштабируемый бой, архитектура прогрессии и оптимизация производительности под слабые устройства.

Реальные ограничения

  • Боево-ориентированный геймплей: большое количество врагов одновременно в волновых сценариях
  • Ограничения WebGL: CPU и память под браузерной средой
  • Поддержка слабых мобильных устройств: стабильная работа на маломощных Android-устройствах
  • Масштабируемость лайв-контента: системы геймплея рассчитаны на будущие расширения
  • Стабильный frame pacing: отзывчивый геймплей при высокой нагрузке боя

Роль и ответственность

  • Проектирование core gameplay loop, прогрессии и экономики
  • Разработка масштабируемых AI-систем для волнового боя
  • Реализация модульных систем лута, апгрейдов и наград
  • Создание архитектуры UI и игрового flow
  • Интеграция монетизации в игровой цикл
  • Поддержка производительности на WebGL и mobile

Инженерный подход

  • Масштабируемая модульная архитектура геймплея
  • Профилинг-ориентированная оптимизация
  • Оптимизированная модель update/tick выполнения
  • Слабосвязанные системы для удобства поддержки
  • Оптимизация памяти и CPU под боевые сценарии
  • Стабилизация производительности под WebGL

Ключевые технические проблемы

  • Проблемы масштабирования AI — рост CPU-нагрузки при большом количестве врагов
  • Бутылочные горлышки итерации — тесно связанные системы замедляли разработку
  • Нестабильность frame pacing — резкие пики нагрузки на слабых устройствах
  • Сложность лайв-балансировки — необходимость data-driven настройки прогрессии

Решения по оптимизации и балансировке постоянно проверялись на реальных игровых сессиях и продакшн-поведении.

Постмортемы (ключевые исправления)

Оптимизация AI-обновлений

Проблема: скачки CPU при высоких волнах врагов.

Причина: дорогие per-frame AI вычисления и выполнение обновлений для большого числа сущностей.

Исправление: оптимизация тик-системы и снижение частоты обновлений для не критичных AI систем.

Результат: снижение пиковой нагрузки с ~6–9 мс до ~2–4 мс в боевых сценариях.


Масштабируемость архитектуры геймплея

Проблема: замедление итерации из-за роста связности систем.

Причина: сложные зависимости между боем, прогрессией и наградами.

Исправление: рефакторинг в более изолированные модули с чёткими границами ответственности.

Результат: снижение времени интеграции фич с ~4–6 часов до ~1–2 часов.


Стабилизация производительности боя

Проблема: нестабильный frame pacing при интенсивных волнах на слабых устройствах.

Причина: тяжёлые вычисления боя и неравномерное распределение обновлений.

Исправление: оптимизация combat flow и снижение дорогих операций в hot loop.

Результат: стабилизация FPS до ~55–60 FPS при высокой нагрузке вместо ~35–45 FPS.

Дизайн систем

  • Масштабируемый AI-фреймворк на волновой основе
  • Модульные системы прогрессии и наград
  • Data-driven архитектура баланса
  • Оптимизированный pipeline игрового тика
  • Боевая runtime-архитектура
  • Система UI и управления игровыми состояниями
  • Интегрированная монетизация

Результаты

  • Стабильные 60 FPS на целевых платформах
  • Повышенная стабильность CPU при массовых волнах
  • Быстрая итерация геймплея благодаря модульности
  • Масштабируемые AI системы для будущего контента
  • Более поддерживаемые системы геймплея и баланса

Масштаб и использование

  • Общее количество запусков: ~55K
  • MAU: ~2.2K
  • Длина сессии: ~7–10 минут
  • Платформы: WebGL, mobile

Технологический стек

Unity 2023 C# MVC MVP GamePush SDK Модульная архитектура AI системы

Медиа