저입력 보드·단일행동 다중출력·무료 회복·수집·LiveOps를 지키며 Dice 회복 상태를 다음 의미 행동으로 잇는 설계

40칸 Board와 빠른 Roll의 즉시 이해

Property·Railroad·Community Chest·Token 문법은 대중 IP와 짧은 세션을 연결합니다.

하나의 Roll이 여러 시스템을 여는 다중출력

동일 input이 성장·경쟁·협력·수집·경제·구매·이벤트를 낮은 전환비용으로 활성화합니다.

Landmark·Net Worth와 기능 해금

Cash 건설 결과는 Board 전환과 계정 단위 영구 진척으로 저장됩니다.

Sticker rarity·trade·possession·completion

Duplicate·Stars·Vault·Golden Blitz·Wild는 서로 다른 correction 역할을 가집니다.

recovery 상태와 milestone·valid action 사이의 junction

고갈·무료 회복·구매 상태가 다음 의미 행동으로 읽히지 않는지 확인합니다.

Dice·Board·Album·Store의 첫 가치계약이 동시에 열립니다

점수 원천·자원 전환·무료 시점·오퍼 설명·지위 연결을 독립 관찰합니다.

DECISION

E 분석

Daily Treats·Quick Wins·Landmark·Net Worth가 루틴을 만듭니다

결과 판정·회수량·duplicate 전환·세션 종료의 persona 차이를 봅니다.

DECISION

E 분석

Free Gift·Leaderboard·Trade·Community Chest가 경로를 확장합니다

예약 복귀·Gold 대기·무료/유료 병치·공개 우위를 한 반응으로 합치지 않습니다.

DECISION

E 분석

High Roller·Vault·Wild·IAP·Prize Drop이 조건을 선명하게 합니다

Dice 부족·last mile·오퍼 확정성·event distance를 서로 다른 좌표로 둡니다.

DECISION

E 분석

규칙 납득·재계획·완성·사회 기여·지위 지속이 장기 계약으로 갈립니다

continuation·return을 retention이나 매출 효과로 바꾸지 않습니다.

DECISION

E 분석

Character 72.49 · Graphic 73.28 · Mechanics 55.56

IP 친숙성과 보드 표현, Dice/Multiplier 결과 귀속이 추가 투입을 여는 조건을 봅니다.

DECISION

M 분석

Growth 60.05 · Economy 44.18 · Structure 59.26

Landmark 진척과 Dice·Cash·무료 회복의 전환 관계를 분리합니다.

DECISION

M 분석

Random 42.06 · Offer 41.53 · Event 56.88

DECISION

M 분석

Enjoyment 62.96 · Satisfaction 57.41 · Benefit 51.06

DECISION

M 분석

Possession 66.67 · Competition 56.88 · Growth 52.12

Album·Tournament·Net Worth가 서로 다른 돈·열정·시간 계약을 엽니다.

DECISION

M 분석

Fairness 35.45 · Stability 57.14 · Consistency 62.43

결과 귀속·회복 경로·시즌 규칙은 고객 근거로 검증할 신뢰 경계입니다.

DECISION

M 분석

행동권 확보→강도 선택→Board 분기→진척 저장→LiveOps→구매

6단계 작동 모델은 공통 input과 각 subsystem node의 책임을 분리합니다.

DECISION

S 분석

저입력 보드·다중출력·영구 진척·Album·사회·IP

작동 자산을 후보보다 먼저 읽어 후속 개입의 보호선으로 둡니다.

DECISION

S 분석

32개 의존과 8개 전이 경로

Dice 집중·ranking·Album·Offer·Event 압력이 여러 시스템으로 이동하는 경로를 추적합니다.

DECISION

S 분석

Dice·Cash·Stars·Event Token의 역할 분리

행동권·건설·duplicate 환원·기간 통화를 단일 부족 원인으로 합치지 않습니다.

DECISION

S 분석

Railroad 경쟁과 Community·Partners 협력

Help/Hinder와 친구 기여·거래·공동 보상을 하나의 사회 효과로 만들지 않습니다.

DECISION

S 분석

Tension 8 · Candidate 8 · CC 18 · QH 10 · TD 14

Q 판단 질문과 T 설계 조건을 분리한 채 다음 권한으로 넘깁니다.

DECISION

S 분석

Core

resource/recovery 상태가 milestone distance와 유효한 next action으로 해소되는지 확인합니다.

DECISION

Q 분석

recovery/grant/purchase→milestone→next-action junction

Board·growth·competition·collection·LiveOps보다 상류의 공통 action-right 접점입니다.

DECISION

Q 분석

fast Roll·single input·timed free recovery·voluntary choice

Dice 부족을 증명하거나 paid-first·공급 변경·강제 노출을 만들지 않습니다.

DECISION

Q 분석

Candidate 9 · Direct 5/5 · Contingency 6/6 · Fallback 5/5

21개 이론·189 statuses는 coverage 렌즈이며 disposition 9/9입니다.

DECISION

Q 분석

scale·duration·retention·conversion·revenue·trust OPEN

모든 business 문장은 실제 기준선 전까지 seed이며 측정 손실이나 개선 약속이 아닙니다.

DECISION

Q 분석

Decision Analysis

기존 junction에서 state→milestone→valid action을 dead end 전에 얇게 선해석합니다.

DECISION

T 분석

Decision Analysis

선택 이벤트의 NOW·과 다음 경계를 읽게 합니다.

DECISION

T 분석

Decision Analysis

Album correction route의 역할·적용상태·범위·비용·window를 같은 문법으로 비교합니다.

DECISION

T 분석

CANONICAL_OFFER_DISCLOSURE

개별 offer 안에서 composition·price·odds state·free alternative·close 의미를 일관화합니다.

DECISION

T 분석

MULTIPLIER_OUTCOME

finalized competition과 current-action multiplier를 서로 다른 게임별 설명으로 유지합니다.

DECISION

T 분석

State

대표 승인은 report의 identity와 종착 상태만 확정했습니다.

Cards

Observe → Config → Partial → Full → Revalidate

packet별 복원과 Q 분석 재평가 조건을 재현해야 합니다.