Iris 봇에 포팅한 기능 중 가장 설계가 복잡했던 건 경마 게임이었습니다. 특히 “마주”(말 소유자) 시스템은 단순한 베팅 게임을 넘어서는 작은 경제 시스템에 가까웠습니다.

기본 구조: 경마 게임

채팅방 유저들이 정해진 시간에 경주에 참여하고, 결과에 따라 포인트를 얻거나 잃는 방식의 미니게임입니다. 여기까지는 흔한 구조입니다. 이번 포팅에서 신경 쓴 부분은 그 위에 얹힌 “마주” 시스템이었습니다.

마주 시스템: 말을 소유한다는 것

마주 시스템은 유저가 포인트를 내고 특정 말의 소유권을 살 수 있게 하는 기능입니다. 소유한 말이 경주에서 우승하면, 소유자는 그 경주의 상금과는 별개로 일정 비율의 수수료를 받습니다. 즉 직접 경주에 참여하지 않아도, 좋은 말을 소유하고 있는 것만으로 꾸준한 수익을 기대할 수 있는 구조입니다.

시스템 구조

소유권 매매와 수수료

말의 소유권은 고정되어 있지 않고, 다른 유저에게 판매할 수도 있습니다. 여기서 원본 기획에 있던 세부 규칙 하나를 그대로 재현하는 데 신경을 썼습니다 — 소유권을 팔아서 차익(구매가보다 비싸게 판 경우의 이익)이 발생하면, 그 차익의 30%는 수수료로 차감되고 나머지 70%만 판매자에게 돌아가는 규칙입니다. 이 수수료는 단순한 숫자 조정이 아니라, 말 소유권이 무제한으로 투기적으로 거래되는 것을 억제하기 위한 밸런스 장치이자 채팅으로 포인트가 쌓이는 시스템상 계속해서 포인트 통화가 공급됨으로 인해 발생하는 인플레이션을 억제하기 위한 수단이었습니다. 포팅 과정에서 이 계산 로직을 여러 번 테스트 케이스로 검증하면서 옮겼습니다.

포팅하면서 느낀 점

이 기능을 옮기면서 느낀 건, 단순히 “말을 사고 경주하고 포인트를 버는” 게임처럼 보여도 실제로는 소유권 매매·수수료 배분에 인플레이션까지 고려한 작은 경제 시뮬레이션이라는 점이었습니다. 기존에 이미 운영되면서 다듬어진 밸런스를 그대로 재현하는 게 목표였기 때문에, 원본 로직을 하나하나 케이스별로 확인하며 옮기는 데 공을 들였습니다.

핵심 요약

🤖 이 포스팅은 AI의 도움을 받아 작성되었습니다.