Vor zwei Tagen wurde mit Rag Doll Kung Fu das erste komerzielle Nicht-Valve-Spiel über die Online Plattform Steam vertrieben. Auch die erste Episode des Singleplayer Shooter SiN: Episodes, welcher von den Developern "Ritual" entwickelt wird, soll Ende des Jahres über Steam erscheinen. Doch lange gab es keine neuen Informationen mehr über das Source-Engine Game.
Wie man an der Formulierung des letzten Satz wohl erkennen kann, hat sich das nun geändert. Es gibt einen neuen Blog Eintrag, welcher neue Informationen zur KI enthüllt, sowie ein sehr interessantes Foren Posting. Dort heißt es:
Zitat: Original von Michael Russell, Ritual QA Manager Well, you're in some luck. We're shooting to finish our "vertical slices" this week.
A "vertical slice" is one section of the game that is essentially done visually. These sections of the game serve two purposes. The first is to establish the visual bar for the remainder of the game. The second is to give us areas that we can create screenshots from.
The early areas that you saw screenshots of have been revamped fairly significantly. Textures have been improved, the models have been reworked, etc.
Again, we don't mean to be silent...we just want to blow you away. Give us a few more days...you'll be glad you did.
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In den nächsten Tagen wird also ein wichtiger Meilenstein in der Entwicklung von Sin: Episodes erreicht werden, für danach kündigt Michael endlich neue Bilder an, welche eine deutlich bessere Qualität haben sollen als die bisher gezeigten.
Aber nochmal zurück zum oben erwähnten Blog Eintrag rund um die KI. Denn diese soll nicht nur intelligent sein, sondern sich auch dem Spieler dynamisch anpassen. Zwar gab es schon einige Spiele in denen sich die KI den eigenen Bedürfnissen angepasst hat, aber Ritual möchte dieses Feature auf ein neues Level heben:
Während dem gesamten Spiel werden alle Aktionen des Spielers statistisch ausgewertet, wie oft man schießt, wie oft man trifft, wann man springt, läuft, wie lang man sich nicht bewegt, usw. Daraus wird dann ein perfekt für den Spieler passender Schwierigkeitsgrad maßgeschneidert.