TL;DR — 3줄 핵심 요약• 문제: 두 달 안에 낯선 기술로 Unity 에디터 도구를 만드는 사이드 프로젝트에서 일정과 결과를 함께 잡아야 했다.• 기술/원인: 처음부터 범위를 잘랐다(PC와 키보드·마우스만). 기록은 GitHub Issue와 Discussion에, 사소한 대화는 Discord에 남겼다. 코드 초안은 ChatGPT 3.5로 만들었다.• 해결/인사이트: 마감은 2월 말에서 3월 중순으로 밀렸지만 기능은 끝냈다. ChatGPT는 구조를 잡는 데 도움이 됐고, 없는 API를 있는 것처럼 쓰는 환각 때문에 코드를 통째로 쓰지는 못했다.들어가며: 2편에서 다루는 것1편에서는 프로젝트를 시작한 계기와 목표, 역할을 정리했다. 2편에서는 진행 방식과 새로 쓴 기술에서 좋았던 점과 아쉬웠던 점을 정..

TL;DR — 3줄 핵심 요약• 문제: 게임에 쓸 2D 그림과 3D 모델, 애니메이션을 직접 만들려면 시간과 인력이 많이 든다.• 기술/원인: 2023년에는 문장으로 그림을 만드는 Midjourney, 그림을 3D 모델로 바꾸는 Kaedim, 동영상을 애니메이션으로 바꾸는 DeepMotion이 공개되어 있었다. 셋 다 입력 하나로 결과물을 만든다.• 해결/인사이트: 완성도는 상용 제품에 쓰기 어려운 수준이었지만, 재미를 검증하는 프로토타입 단계에서는 충분히 쓸 수 있었다. 약관과 품질 확인은 사람이 해야 한다.개요: 이번 편은 그래픽 리소스1편에서는 ChatGPT와 자연어를 코드로 바꾸는 도구를 정리했다. 2편에서는 게임에 들어가는 그림과 3D 리소스를 만드는 도구를 정리한다. 1편을 먼저 읽으면 흐름이..

TL;DR — 3줄 핵심 요약• 문제: 2023년 초, 게임을 만드는 일에 AI를 어디에 어떻게 쓸 수 있는지 판단할 기준이 없었다.• 기술/원인: ChatGPT는 글을 만들어 내는 언어 모델이고, 결과는 하이퍼파라미터(최대 길이, temperature, top-k, top-p, beam width) 값에 따라 달라진다. 같은 질문도 값이 다르면 답의 길이와 다양성이 달라진다.• 해결/인사이트: 사용법을 외우는 대신 같은 질문을 값만 바꿔 여러 번 받아 비교했다. BlenderGPT, AIShader, AICommand처럼 자연어를 코드로 바꿔 주는 도구가 이미 공개되어 있었지만, 당시에는 초기 단계였다.들어가며: AI를 대체가 아니라 도구로 본다위 이미지는 사람이 만든 것일까, 인공지능이 만든 것일까...

TL;DR — 3줄 핵심 요약• 문제: Unity에서 화면(UI)을 많이 만들면, 기존 UGUI 방식은 같은 계산을 반복해 느려지는 경우가 있다.• 기술/원인: UI Toolkit은 화면의 구조(UXML), 모양(USS), 동작(C#)을 파일로 나누고, 바뀐 부분만 다시 계산하는 방식이다. Unity 2021 LTS에서 1.0 정식 버전이 나왔다.• 해결/인사이트: 두 사람이 두 달 동안 게임 입력을 저장하고 다시 재생하는 ReInput 패키지를 만들었다. 나는 그중 UI Toolkit으로 Editor Window를 만드는 일을 맡았고, 시작할 때 규칙과 역할을 글로 정한 것이 진행에 도움이 됐다.이 글의 위치글또 8기 3회차 글이다. 사이드 프로젝트 하나를 마무리하며 쓴 회고 중 첫 편이다. 1편에서는..