MK1 — architecture et logique game-specific

Positionnement
MK1 est le moteur marketing By Year centré sur création de produit, choix de segment, prix, distribution, communication et lancement sur le marché.
Static data
Les datasets comprennent 
scenario, 
segments, 
product_specs, 
shops, 
price_specs, 
medias, 
comms, 
distrib, 
events et 
act_perf_pond, plus 
constants.
Modèles Unity
Product, 
ProductSpecs, 
LaunchedProduct;
Segment, 
Market;
MediaData, 
CommTool, 
DistribData, 
PriceSpec;
LaunchProductSales, 
LaunchProductScores, 
Results;
TeamDecisionsMk1, 
TeamMk1.
Logique serveur
GameSpecificUtilsMk1 gère sauvegarde/suppression de produit, lancement, rentabilité, conversion cash↔quantité, sélection de segment, randomisation des décisions bots, événements et création/lancement de produit.
Résultats
flowchart LR
P[Produits] --> G[gatherProducts]
SEG[Segments] --> G
G --> AVG[Market averages]
AVG --> PS[Product score]
AVG --> CS[Communication score]
AVG --> DS[Distribution score]
PS --> SALES[Sales]
CS --> SALES
DS --> SALES
SALES --> TEAM[Cash / Results]
GenerateResultsMk1 calcule les moyennes de marché, scores produit/communication/distribution, ventes et résultats annuels.
Bots
BotsMk1 utilise les heuristiques du moteur MK1 pour générer les décisions d'équipes artificielles en async.
UI
Les écrans spécifiques couvrent portfolio, nouveaux produits, launched products, market, communications, media, shops, calculator, lancement et rapports. Les tutoriels MK1 couvrent notamment création du premier produit et premier lancement.
Ajouter une feature MK1 de A à Z
Entrées de décision principales
mk1_custom_command.js route :
save_product;
save_launched_product;
delete_product;
delete_launched_product;
delete_calc_product;
puis les commandes By Year communes.
Pipeline de résultats
flowchart LR
DEC[Products + launches] --> G[gatherProducts]
G --> AVG[computeAverages]
AVG --> PS[getProductScore]
AVG --> CS[getCommScore]
AVG --> DS[getDistScore]
PS --> SCORE[computeScores]
CS --> SCORE
DS --> SCORE
SCORE --> SALES[generateSales]
SALES --> SAVE[saveResults / finalizeTeamsData]
Ajouter un nouveau critère marketing
Ajouter la static data (segment/product spec/media/distrib/etc.).
Ajouter la propriété dans 
Product ou 
LaunchedProduct selon qu'elle est produit ou lancement.
Ajouter le champ UI dans 
NewProductControl/
LaunchProductControl ou un nouveau contrôle.
Transmettre la valeur via 
save_product ou 
save_launched_product.
Ajouter le coût dans 
getProductCost()/
getLaunchProductCost() si applicable.
Ajouter la valeur au score pertinent : produit, comm ou distribution.
Vérifier averages et normalisation si le score est relatif aux concurrents.
Vérifier 
generateSales().
Ajouter le report Unity et éventuellement ActPerf/ranking.
Adapter 
BotsMk1.takeDecisions() si le critère est requis.
Calculateur vs décision réelle
MK1 contient des produits de calculateur en plus des produits réellement sauvegardés/lancés. Une nouvelle propriété doit être cohérente dans les deux chemins si le calculateur est censé la simuler. Auditer 
saveProduct, 
saveLaunchedProduct et 
deleteCalcProduct.
Debug ventes MK1
produit/lancement persisted;
segment cible;
averages marché;
product score;
comm score;
distribution score;
sales generated;
cash/result saved;
report Unity.