Потом решили попробовать автобаттлер. Это вообще отдельная история.
Придумали фентези автобаттлер по типу Vampire Survivors, где ты собирал юнитов, но быстро поняли, что тоже не выходит.

Мы живые и даже поучаствовали в GMTK Jam 2025! Тема была Loop, а сделали пошаговую карточную стратегию
Можно поиграть в вебе и оставить фидбек! https://pixel-error.itch.io/like-a-record

А вот и результаты! Мы попали в топ-39 из 9700 мест по критерию "Enjoyment". А самое главное, мы попали в топ любимых игр авторов этого джема! https://youtu.be/kG3LWpuiLqg?t=755

Хочется чаще делиться всякими приколами и обновлениями, но наша разработка получается довольно непостоянной и мы постоянно переключаемся между разными наработками. За несколько лет так и не удалось довести что-то хотя бы до рабочего состояния, чтобы можно было дать людям поиграть, и это, конечно, иногда наводит на грустные мысли.

Но Apocrypha мы не бросаем. Мы продолжаем работать над ним хотя бы потому, что это близкий сердцу проект, в который вложено очень много сил. В планах идти дальше, хотя понятно, что кое-что придётся переделывать.

А пока вот небольшой видосик: система прострелов с разными уровнями объектов (по высоте), с разной плотностью препятствий и обновлённым паттерном стрельбы из оружия.

Ваня тестирует новые механики. Прокачка персонажа, получение опыта и приобретение способностей. На видео: Способности - пробитие через укрытие и аура увеличения AP (очков действий).

Переписали систему AI.
Раньше мы использовали Behaviour Designer для визуального построения больших стейт-машин. Это решение оказалось довольно тяжёлым и неудобным для тестирования.

Теперь перешли к более простой и гибкой реализации Utility-based AI.
Все возможные действия приводятся к единому формату AiOption со скором (оценкой), где учитываются:
• урон по врагам,
• вероятность киллов,
• штраф за френдли-фаер,
• эффективность по очкам действий (AP),
• позиционная выгода.

Также работает локальная оценка умений, которая просчитывает боевую математику: проверяются лучшие позиции, анализируются паттерны умений и способности, после чего выбираются оптимальные варианты действий.
На практике это даёт более “умных” врагов:
• они стараются делать эффективные прострелы,
• избегают стрельбы по союзникам,
• могут аккуратно преследовать цель, если не достают напрямую.
Пока остаёмся на этой системе. С ростом числа врагов и контента посмотрим, как она себя проявит. Возможно, придётся дополнительно балансировать веса и прочие параметры, чтобы поведение выглядело ещё естественнее.

*На видео небольшой бой с врагами