Maszyna zasobów ludzkich - Human Resource Machine
| Maszyna zasobów ludzkich | |
|---|---|
Okładka strony sklepu Steam
| |
| Deweloper (y) | Tomorrow Corporation |
| Wydawca (y) | |
| Projektant (y) | |
| Programista | Allan Blomquist |
| Artyści | |
| Kompozytor (y) | Kyle Gabler |
| Platformy | |
| Wydanie | Microsoft Windows , OS X Wii U Linux iOS Android Przełącznik Nintendo |
| Gatunek (y) | Puzzle |
| Tryb (y) | Jeden gracz |
Human Resource Machine to oparta na programowaniu wizualnym gra logiczna opracowana przez Tomorrow Corporation . Gra została wydana na systemy Microsoft Windows , OS X i Wii U w październiku 2015 r., Dodatkowo na Linuksa w marcu 2016 r., IOS w czerwcu 2016 r., Na Androida w grudniu 2016 r. Oraz na Nintendo Switch w marcu 2017 r. Human Resource Machine używa koncepcja pracownika biurowego przydzielonego do wykonywania zadań, które obejmują przenoszenie obiektów między skrzynką odbiorczą, skrzynką nadawczą oraz do iz obszarów magazynowych, jako metafora pojęć w języku asemblerowym . Gracz rozwiązuje około czterdziestu zagadek, konstruując program do wykonania określonego zadania.
Kontynuacja, 7 miliardów ludzi , została wydana 23 sierpnia 2018 roku.
Rozgrywka
Gra zawiera około 40 łamigłówek programistycznych, z których każda traktuje się jako jeden „rok” pełnienia przez gracza awatara w strukturze korporacyjnej. W każdej układance gracz tworzy listę instrukcji na podstawie podstawowych poleceń, aby kontrolować ruchy swojego awatara na widoku biura z góry; biuro zawiera dwa przenośniki taśmowe, jeden to skrzynka odbiorcza, która wysyła albo liczbę całkowitą, albo pojedynczy znak alfabetyczny reprezentowany jako małe pudełko, a drugi skrzynkę nadawczą, która je odbiera. Na piętrze biurowym znajduje się zwykle kilka oznaczonych miejsc numerycznych, w których każda może pomieścić jedną skrzynkę. W przypadku każdej łamigłówki graczowi mówi się o konkretnym zadaniu, takim jak dodanie dwóch liczb, które pojawiają się w skrzynce odbiorczej lub sortowanie ciągu znaków zakończonych zerem, dostarczających wyniki we właściwej kolejności do skrzynki nadawczej.
Gracz za pomocą prostych poleceń tworzy listę instrukcji do wykonania danego zadania. Polecenia takie obejmują podniesienie pierwszej przesyłki ze skrzynki odbiorczej, umieszczenie przedmiotu, który awatar aktualnie przenosi w skrzynce nadawczej, skopiowanie przenoszonego przedmiotu do zaznaczonego kwadratu, wykonanie dodawania lub odejmowania przenoszonego przedmiotu z elementem na zaznaczonym kwadracie oraz podejmowanie decyzji na podstawie wartości przewożonej pozycji, na przykład czy jest ona zerowa lub ujemna. Jako takie, naśladują one elementy języka asemblera : proste instrukcje odpowiadające opkodom , zdolność awatara do przechowywania elementu odzwierciedlającego rejestr procesora oraz przestrzenie na podłodze w biurze reprezentujące pamięć główną . W późniejszym czasie gracz zyskuje możliwość posługiwania się koncepcją adresów pamięci , w której może kierować instrukcjami dotyczącymi działania na określonej powierzchni, oznaczonej numerem innej powierzchni. Wizualne podejście do języka pozwala również graczowi na umieszczanie prostych odręcznych notatek jako etykiet zarówno na liście instrukcji, jak i na oznaczanie miejsc na podłodze dla przejrzystości. Pętle i polecenia skoku są również oznaczone strzałkami, aby pomóc graczowi zidentyfikować przepływ logiczny. Po utworzeniu programu mogą go uruchomić, zwiększając szybkość dłuższych programów lub wstrzymywać i przechodzić krok po kroku w celu debugowania. Jeśli skrzynka nadawcza otrzyma jakiekolwiek skrzynki, których nie oczekuje się dla tego programu, program natychmiast się zakończy, a gracz będzie musiał dowiedzieć się, jak to poprawić. Chociaż graczowi zostanie wyświetlona lista instrukcji działania tylko na jednym zestawie danych wejściowych i oczekiwanym wyniku, gra przetestuje również listę z innymi losowymi zestawami danych wejściowych i wyjściowych i ostrzeże gracza, jeśli którykolwiek z nich również się nie powiedzie . Gracz może otrzymać przypomnienie o zadaniu łamigłówki i przykład, jaki typ wyjścia powinien on wytworzyć od postaci nadzorcy, która obserwuje pracę jego awatara, a gracz może również uzyskać wskazówki, jak rozwiązać niektóre programy.
Gdy gracz ukończy łamigłówkę, pokazuje mu, ile instrukcji zajęło i ile średnio zajęło przetworzenie tego programu. Większość łamigłówek ma dwa wyzwania oparte na osiągnięciu lub pokonaniu tych dwóch wskaźników; sprostanie obu wyzwaniom może się wzajemnie wykluczać, ale gracz ma możliwość powrotu do dowolnej łamigłówki po rozwiązaniu, aby ją zoptymalizować.
Gra posiada szereg przerywników filmowych wyświetlanych po niektórych zagadkach, które pokazują, że miasto, w którym pracuje awatar gracza, jest atakowane przez roboty, które później stopniowo zastępują innych pracowników robotami.
Rozwój
Human Resource Machine została opracowana przez Tomorrow Corporation , firmę deweloperską założoną przez Kyle'a Gablera, Allana Blomquista i Kyle'a Graya. Gra jest uważana przez Gablera za rozszerzenie wcześniejszych tytułów, w których grywalizacja została zastosowana do innych zasad; World of Goo (opracowany przez Gablera i Rona Carmela w ramach 2D Boy ) zastosował koncepcję gry do koncepcji prawa Hooke'a , podczas gdy Little Inferno wykorzystała naturę gry do zbadania wartości czasu. Zespół programistów zauważył, że te same zasady można zastosować do komputerów i wykorzystać je jako podstawę Human Resource Machine . W przeciwieństwie do Little Inferno , o którym Gabler stwierdził, że trudno było rozmawiać z prasą bez ujawnienia ważnego objawienia drugiej połowy gry, koncepcja Human Resource Machine była bardzo prosta do uchwycenia i bez żadnych tajemnic do ukrycia. Zdecydowali się na wykorzystanie środowiska biurowego, ponieważ ułatwiło ono tworzenie rzeczywistych odpowiedników pojęć w języku asemblerowym, które gracze mogliby uchwycić, oraz ułatwiło graczowi zbudowanie listy instrukcji. Gra została dopracowana poprzez rozwinięcie okna dialogowego przełożonego wyjaśniającego zadanie w języku, który był zrozumiały, ale nadal zawiera „odrobinę bezczelności” i taki język był konsekwentnie używany w całej grze.
Przyjęcie
| Agregator | Wynik |
|---|---|
| Metacritic | PC: 78/100 WIIU: 72/100 iOS: 86/100 NS: 77/100 |
| Opublikowanie | Wynik |
|---|---|
| TouchArcade | iOS: 
|
Recenzje Human Resource Machine były generalnie pozytywne, uznając grę za zdolność oddania zawiłości programowania w assemblerze do łatwej do zrozumienia wizualnej metafory. Angus Morrison z PC Gamer ocenił grę na 75 punktów na 100, uważając postęp puzzli za mocny i nauczył ważnych koncepcji programowania, choć doceniłby więcej instrukcji na temat niektórych zaawansowanych podejść; Morrison również uważał, że ustawienie i historia gry są niedostatecznie wykorzystywane. Laura Kate Dale z Destructoid , dająca grze 6 na 10, również stwierdziła, że brak materiałów instruktażowych dla zaawansowanych koncepcji w drugiej połowie gry jest kłopotliwy i uznała, że gra nie w pełni zobowiązała się do bycia jednym z nich. dobra gra instruktażowa dla nowych programistów lub trudne wyzwanie dla zaawansowanych. Laura Hudson z Boing Boing uważała, że podejście gry do programowania i jej styl wizualny, odpowiadający stylowi Little Inferno , pomaga uniknąć odstraszania potencjalnych graczy, a niektóre łamigłówki zostały zaprojektowane tak, aby po ich ukończeniu poczuł się sprytnie. .
Dalszy ciąg
W styczniu 2018 roku firma Tomorrow Corporation ogłosiła kontynuację gry Human Resource Machine , zatytułowanej 7 Billion Humans , która została wydana 23 sierpnia 2018 roku. Gra opiera się na tych samych zasadach programowania wizualnego, co Human Resource Machine , ale teraz gracz kontroluje wiele ludzcy agenci z tym samym celem, jakim jest wykonywanie różnych zadań za pomocą wizualnego języka asemblera.