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Crime vs Detective game

Generated: 2025-11-08 22:10:55

Prompt: In real time, one kills, the other investigates, and the criminal achieves a certain criminal goal, and the winning detective can gather evidence, find the type of crime, deduce the suspect, and find the criminal

ChatGPT: Nice — that reads like the kernel of a tense cat-and-mouse premise. I took it and turned it into several useful forms you can pick from: a tight logline, a game mechanic (real-time versus investigation), a scene beat list, a detective deduction checklist, and a short psychological sketch of the two protagonists. Tell me which one you want expanded (scene, game rules, full short story, screenplay, etc.) and I’ll dive in.

In real time, a criminal completes a calculated crime while a rival detective races to piece together evidence — the detective who best reads the scene, correctly classifies the crime, and deduces the suspect will catch the killer before they reach their goal.

• Roles: Killer (player/antagonist) vs Detective (player/protagonist or NPC).
• Time: The criminal acts in a continuous countdown (real time or simulated). The detective works in discrete investigative turns that attempt to catch up.
• Criminal goal examples: steal an item, eliminate a witness, trigger a false lead, escape city limits, access a server.
• Detective win conditions: gather enough evidence types to (A) identify crime type, (B) deduce one or more suspects, (C) obtain proof linking suspect to crime (witness, CCTV, forensics), and (D) intercept/rescue/prevent criminal hitting goal.
• Feedback loop: As the criminal progresses, they can alter or destroy evidence, plant red herrings, or accelerate goal progress; the detective can invest resources into forensics, interviews, surveillance, and intuition/deduction.
• Tension mechanic: “Heat meter” — public attention rises as time passes, affecting available resources and suspect behavior.
• Optional twist: Detective may be “first to arrive” but wrong — they can gather false evidence that misleads them unless they cross-check.

1. Inciting moment — alarm/tripwire: the criminal starts their action (e.g., breaches a gallery at midnight).
2. Immediate consequence — something’s missing / a body / a witness flees.
3. Detective arrival — first impressions, visible clues (muddy bootprints, a unique tool).
4. Puzzle assembly — detective classifies the crime (theft vs. murder vs. sabotage) and lists hypotheses.
5. Race against time — criminal moves to the next stage (escape route, destroy evidence).
6. Reveal / cliffhanger — detective deduces a suspect trait (tattoo, speech quirk) but must decide to act now or chase further evidence.

1. Secure scene & preserve perimeters (prevent evidence loss).
2. Triage: living victims, bodies, immediate threats.
3. Photograph & document everything before touching.
4. Collect primary evidence (DNA, fingerprints, footprints, tool marks).
5. Identify the type of crime (motive clues: financial records → theft; targeted wounds → personal vendetta).
6. Build suspect profile from evidence (height from ceiling marks, dominant hand from tool angle, clothing fibers).
7. Cross-check with databases: recent arrests, known associates, CCTV timestamps.
8. Interview witnesses for timeline + contradictions (establish who benefits).
9. Test hypotheses — does the motive align with suspect opportunity and means?
10. Seek conclusive proof (confession, possession of stolen item, matching trace evidence).
11. Apprehend or trap the suspect when enough admissible evidence exists.

• Physical: fingerprints, DNA, fibers, tool marks, blood spatter patterns.
• Digital: GPS pings, CCTV timestamps, call logs, access logs.
• Witness testimony: eyewitness, bystander, coerced informant (weigh reliability).
• Behavioral traces: escape routes, choice of weapon, tradecraft (professional vs. amateur).
• Forensic timing: body temperature, rigor, device timestamps to set timeline.
• Trace items: unique jewelry, contraband, receipts, infected devices.

• Killer profile (short): focused on a clear goal, calm under pressure, methodical about erasing traces; may enjoy misdirection. Their psychology is goal-driven — each step is a means to that end. Stress manifests as faster, more careless moves (opportunity for error).
• Detective profile (short): pattern-seeker, emotionally invested in justice, balances intuition with protocol. Strengths: empathetic interviewing, lateral thinking. Weaknesses: tunnel vision if too confident, risk of creating false narratives from limited data.
• Relationship dynamics: the chase sharpens both — the killer anticipates the detective’s habits and tries to exploit them; the detective learns the killer’s signature (a repeating motif) and uses it like bait. If they have history (ex-partners, past case), emotional stakes complicate decisions — the detective may prioritize revenge over procedure, and the killer may seek to prove superiority.

Clockwork drizzle rattled the gallery skylight as the alarm hiccupped into life. By the time uniformed officers reached the east wing, the glass case was empty and a single black boot print pointed toward the service corridor — black paint still flecked across its sole. Detective Mina Park crouched, snapped three photos, and already felt the chase begin: someone had planned this down to the minute, and every hurried, clever choice would be a message. Find the message, and you find the murderer.

Want one of those expanded into: a playable ruleset with balancing numbers, a 1,500–3,000 word short story, a screenplay scene, or a step-by-step investigative flowchart tailored to a specific crime type (murder, heist, cybercrime)?

Prompt: 한국어로 번역하고 게임 링크를 달아

ChatGPT: 아래는 위 내용을 한국어로 번역한 버전입니다. 그리고 참고용으로 비슷한 콘셉트의 게임 링크도 함께 드릴게요.

실시간으로 범죄자가 계획된 범행을 벌이는 동안, 탐정은 증거를 수집하고 범죄 유형을 규정하며 용의자를 유추해서 범인을 잡기 위해 질주한다 — 탐정이 올바른 결론을 내리고 범인을 제압하기 전에 범죄자가 목표를 달성하면 게임에서 패배한다.

• 역할: 범죄자(플레이어/악역) vs 탐정(플레이어/주인공 또는 NPC)
• 시간: 범죄자는 실시간 또는 시뮬레이션된 연속 카운트다운 동안 행동한다. 탐정은 조사 턴을 이용해 따라잡는다.
• 범죄 목표 예시: 특정 물건 절도, 증인 제거, 위조 단서 설치, 도시 경계 탈출, 서버 접근 등
• 탐정 승리 조건: # 충분한 증거 종류 수집 # 범죄 유형 올바르게 규정 # 용의자 한 명 이상 유추 # 증거를 통해 용의자를 범죄와 연결하고 범죄자가 목표를 달성하기 전에 제지
• 피드백 루프: 범죄자는 증거를 파괴하거나 위조하거나 골을 빨리 달성할 수 있고, 탐정은 범죄 현장 확보, 포렌식, 인터뷰, 감식, 직관/추리를 사용할 수 있다.
• 긴장 메커니즘: “관심도 미터” — 시간이 지날수록 공공의 관심이 높아지고, 이는 사용 가능한 자원과 용의자 행동에 영향을 준다.
• 선택적 반전: 탐정이 현장에 가장 먼저 도착하지만 무언가 잘못 본 경우 — 추리를 잘못 이끌어 잘못된 결론에 빠질 수 있다.

1. 발단 ― 경보/트리거: 범죄자가 행동을 시작 (예: 갤러리 야간 침입)
2. 즉각적 결과 ― 물건이 사라지거나/시체가 발견되거나/증인이 도망
3. 탐정 도착 ― 첫 인상, 눈에 보이는 단서(진흙 묻은 발자국, 특이한 도구)
4. 퍼즐 조립 ― 탐정이 범죄 유형을 규정(절도 vs 살인 vs 파괴)하고 가설 정리
5. 시간과의 레이스 ― 범죄자가 다음 단계(탈출경로, 증거 파괴)로 이동
6. 폭로/클리프행어 ― 탐정이 용의자 특성(문신, 말버릇)을 유추하지만 즉시 행동할지 추가 증거를 기다릴지 결정해야 함

1. 현장 확보 및 주변 통제 (증거 손실 방지)
2. 피해자 및 시체 우선 처리
3. 사진촬영 및 문서화 (먼저 눌러보지 말 것)
4. 기본 증거 수집 (DNA, 지문, 발자국, 도구 자국)
5. 범죄 유형 규정 (금융기록 → 절도; 표적 상처 → 개인 보복 등)
6. 증거에서 용의자 프로필 구축 (천장 자국으로 키 추정, 도구 흔적으로 주손잡이 유추, 섬유로 옷 등)
7. DB 대조: 최근 체포자, 연관자, CCTV 타임스탬프
8. 목격자 인터뷰: 시간표·모순 파악
9. 가설 검증: 동기 + 기회 + 수단 일치 여부
10. 결정적 증거 확보: 자백, 도난품 확보, 일치하는 증거
11. 용의자 체포 또는 함정 걸기 — 가용 증거가 충족됐을 때

• 물리적: 지문, DNA, 섬유, 도구 자국, 혈흔 패턴
• 디지털: GPS 위치, CCTV 타임스탬프, 통화 기록, 접근 로그
• 목격자 진술: 직접 목격자, 행인, 내부자 — 신뢰성 고려
• 행동 흔적: 탈출로, 무기 선택, 직업적 흔적 vs 아마추어
• 법의학 시간표: 시체 온도, 사망 시간, 장치 타임스탬프로 타임라인 설정
• 추적 물건: 유니크한 장신구, 비밀품, 영수증, 감염된 장치

• 범죄자 프로필: 목표 지향적이고, 압박 속에서도 침착하며 흔적을 지우는 데 체계적이다. 그들의 심리는 목적-수단 구조로 되어 있다. 스트레스가 쌓이면 행동이 빨라지고 실수가 생기며, 그게 약점이 된다.
• 탐정 프로필: 패턴을 보는 사람, 정의에 감정적으로 연루되어 있고 직관과 절차 사이 균형을 잡는다. 강점: 공감적 인터뷰, 횡단적 사고. 약점: 자신감 지나치면 터널비전 빠짐, 제한된 데이터로 잘못된 이야기 만들어냄.
• 관계 역학: 추격은 둘을 갈고 닦는다 — 범죄자는 탐정의 습관을 예측하고 약점을 파고들며, 탐정은 범죄자의 시그니처(반복되는 동작이나 선택)를 인지하고 그것을 미끼로 활용한다. 만약 과거 인연이 있다면(전 파트너, 과거 사건) 감정적 이해관계가 절차를 흔들 수 있다 — 탐정이 복수를 우선시하거나, 범죄자가 우월함을 증명하려 들 수 있다.

유리 천창에 리듬처럼 부딪히는 가느다란 빗방울이 갤러리 내부를 흔들었다. 경보음이 떨리며 동쪽 전시관이 깜빡였다. 순찰차가 막 진입했을 때, 유리 진열장은 비었고 하나의 검은 부츠 자국이 서비스 통로 쪽으로 향하고 있었다 — 발바닥엔 아직 검은 페인트가 남아 있었다. 형사 박미나는 쪼그리고 앉아 휴대폰으로 셋을 연속해서 찍었다. 그리고 이미 추격이 시작됐음을 느꼈다: 누군가는 이 계획을 분 단위로 설계했다, 그리고 그 모든 빠르고 영리한 선택은 메시지였다. 메시지를 해독하면, 살인자를 찾을 수 있다.

비슷한 콘셉트의 게임을 참고로 드릴게요. (한국어 지원 여부나 플랫폼은 각자 확인해주세요.)

• Among Us (Discord 페이지) — 협업 + 배신 + 추리 요소 있음
• Town of Salem 공식사이트 — 레트로 감성의 사회 추리 게임
• Project Winter 공식 사이트 — 생존 + 배신 + 팀내 추리/속임수 조합

원하시면 이 콘셉트를 활용한 온라인 실시간 멀티플레이 트레일러, 보드게임 형태 규칙서 다운로드 링크, 또는 모바일 앱으로 구현 가능한 프로토타입 기획서도 찾아드릴 수 있어요. 어떤 게 좋을까요?

Prompt: 적절한 턴당 시간 범죄자와 형사의 벨런스 조절 방법을 알려줘

ChatGPT: 좋아요 — 범죄자(실행자)와 형사(조사자)의 턴 시간과 밸런스는 게임의 긴장감과 공정성에 직접적인 영향을 줍니다. 아래에 실전에서 바로 적용할 수 있는 구체적 숫자(샘플 프리셋), 밸런스 설계 원칙, 메커니즘 아이디어(추격·증거 소멸·리스크/보상), 그리고 플레이테스트용 지표와 튜닝 절차를 한 번에 정리해 드릴게요. 바로 써보시고, 플레이테스트 후에 결과만 알려주면 다음 조정안을 더 구체적으로 드릴게요.

• 범죄자는 “연속(real-time 또는 시간 비용 기반)”로 목표를 진행하고, 형사는 “제한된 조사 턴(또는 행동 포인트)”으로 그 공백을 메꿔야 한다.
• 전체 실제 게임 시간(범죄 목표 달성까지의 시간)을 기준으로 양쪽의 행동량(행동 수 × 평균 행동 시간)을 맞춘다. 목표: 초반엔 범죄자에게 약간 우위, 중반~후반엔 형사가 역전할 수 있는 기회가 생기도록.

• 총 라운드 시간(Total time to goal): 범죄자가 목표를 달성하는 데 필요한 총 시간. 예: 90초, 180초, 300초 등.
• 형사 입장에서는 이 시간 동안 증거를 수집하고 범죄 유형·용의자·증거(=승리요건)를 확보해야 함.
• 밸런스 목표: 범죄자 승률 약 40–60% 사이(정상 튜닝 목표 45–55%). 너무 범죄자 편이면 재미없고, 너무 형사 편이면 긴장감 상실.

아래는 게임 템포별로 제안하는 숫자. 총 시간은 범죄자가 목표 달성까지 쓰는 시간. 형사는 그 시간 안에 주어진 턴/행동을 소진.

A) 빠른 템포 — 스릴·짧은 경기

• 범죄자 목표 시간: 90초
• 형사 턴 수: 6턴, 각 턴 15초 (6×15 = 90초)
• 형사 행동: 1턴당 사진 찍기/현장 탐색(기본), 2턴마다 인터뷰/디지털 조회(더 많은 정보 소모)
• 결과: 급박한 판단 요구, 운 요소 큼

B) 중간 템포 — 균형형(권장 초안)

• 범죄자 목표 시간: 180초 (3분)
• 형사 턴 수: 9턴, 각 턴 20초 (9×20 = 180초)
• 보너스: 형사는 초기에 긴급 패스 1회(즉시 추가 10초 수동 조사 가능) 보유
• 결과: 판단·증거 수집 여유, 전략적 선택 중요

C) 느린 템포 — 심층 수사 / 전략형

• 범죄자 목표 시간: 300초 (5분)
• 형사 턴 수: 12턴, 각 턴 25초 (12×25 = 300초)
• 형사는 초반에 포렌식 스캔 1회(시간 소비하지만 핵심 증거 수집) 사용 가능
• 결과: 절차적 조사 강조, 리플레이 가치↑

• 행동 포인트(AP) 시스템: 형사에게 매 턴 일정 AP 지급(예: 턴당 100AP). 각 행동은 AP 소모와 실제 시간 소모를 갖는다. 범죄자는 실시간으로 움직이며 특정 행동(증거 파괴, 도주 가속 등)은 시간(초)을 소비한다.
• 예시 행동 코스트(중간 템포 기준): * 현장 스캔(빠른): 25AP / 8초 * 사진·문서화: 15AP / 4초 * 채증(시료 채취): 60AP / 30초(현장에 오래 머물러야 함) * CCTV 조회 요청: 80AP / 20초(결과 지연 가능성) * 목격자 인터뷰(짧음): 40AP / 15초 * 인터뷰(심층): 100AP / 45초
• 범죄자 행동(시간 코스트): * 물건 훔치기(완료): 30초 * 증거 파괴(부분): 20초 * 증거 파괴(완전): 45초 * 도주(단계): 20~60초(거리에 따라)
• 장점: AP와 시간 코스트의 교차로 전략적 선택 유도(짧고 많은 행동 vs 느리지만 결정적 행동).

• 증거의 수명(Evidence decay): 시간이 지나면 증거 품질이 떨어짐(예: DNA 안정성, CCTV 기록 덮어쓰기). 범죄자는 증거를 파괴하거나 조작하여 이 수명 단축 가능. 형사는 빠르게 핵심 증거(타임스탬프·소유증거)를 확보해야 함.
• 가시성/노이즈 트레이드오프: 범죄자가 빠르게 행동하면 "노이즈" (소음, 목격자 증가)가 늘어나 감시 가능성이 증가. 느리고 은밀하면 증거는 잘 남지 않음. 플레이어 선택에 따른 위험보상.
• 리소스 관리: 형사는 수사팀(현장요원, 포렌식, CCTV팀)을 분배. 각 팀 배치에 시간 지연과 비용 발생. 범죄자는 소수의 '결정적 행동'에 스태미너/도구를 소모.
• 인텔 체인(클루 연결): 증거는 조합해야 효과(예: 지문+CCTV+동선이 합쳐져 '확실한 혐의')—단일 증거는 불충분. 형사가 여러 유형의 증거를 모으도록 유도.

튜닝할 수 있는 가변값:

1. 총 목표 시간(T) — 더 길면 형사 유리
2. 증거 소멸 속도(Decay rate) — 빠르면 형사 불리
3. 범죄자의 액션 쿨다운(Cooldown) — 짧으면 범죄자 연속 행동 가능
4. 형사의 정보 회복 속도(예: CCTV 회신 지연) — 느리면 형사 불리
5. 초동 가시성(초기 단서 수) — 더 많은 초기 단서는 형사 유리
6. 불확실성(거짓 단서 확률) — 높으면 추리 난도 상승

• 동적 난이도 보정(DDC): 플레이어 간 승률을 모니터링하여 연속 승패에 따라 작은 보너스/페널티 적용(예: 형사가 3연패 시 조기 포렌식 리퀘스트 쿨다운 감소). 단, 명확한 한계치(±10% 승률 보정)를 두세요.
• 시간 연동 이벤트: 특정 시간대(예: 라운드 중 60% 경과 시) 자동 이벤트로 증거 노출/목격자 등장 등. 이 이벤트는 ‘come-back’ 기회를 줌.

1. 프리셋 정의: 위의 A/B/C 중 하나 선택해서 구현.
2. 테스트 그룹: 초보/중급/고수 각각 10세션 이상(각 프리셋별 최소 30매치 권장).
3. 핵심 KPI: 범죄자 승률, 평균 플레이타임, 라운드 내 결정적 행동(증거 파괴 등) 빈도, 플레이어 주관 만족도(설문). 목표: 범죄자 승률 45–55%, 평균 플레이타임 ≈ 디자인 시간 ±10%.
4. 로그 수집 항목: 액션별 시간, 증거 확보 시점, 증거 파괴 시점, 형사 턴별 행동 분포.
5. 데이터 분석: 승패에 영향을 많이 준 변수(예: CCTV 회신 지연 시간)가 무엇인지 식별.
6. 조정 루프: 문제 변수 한 번에 하나씩 조정(예: 증거 소멸 속도 -10% → 테스트)하고 재측정.
7. 감각 테스트: 숫자 OK라도 플레이 느낌(긴장감, 불공정성)을 내부 테스터에게 묻고 조정.

• 범죄자 총 목표 시간: 180초
• 형사 턴: 9턴 × 20초
• 행동/AP: 턴당 100AP
• 행동 코스트(예): 현장스캔25AP/8s, 채증60AP/30s, 인터뷰40AP/15s, CCTV조회80AP/20s
• 증거 소멸: 증거 품질 1분마다 10% 감소(채증 안 할 시), 증거 파괴 시 즉시 50–100% 감소
• 보정: 플레이테스트 후 범죄자 승률이 60% 이상이면 → 범죄자 총시간 -10% 혹은 증거 소멸속도 +10%

1. 범죄자 승률 > 60%: 범죄자 시간 감소(−10~15%) OR 형사 초동 AP 증가(+10%)
2. 형사 승률 > 65%: 증거 소멸속도 증가(+10%) OR 범죄자 행동 쿨다운 감소
3. 플레이타임 과도하게 짧음: 전체 시간 +15%
4. 플레이타임 과도하게 길면: 전체 시간 −15% 또는 형사 턴 수 +1(턴 시간 소폭 감소)
5. 불공정성 호소(느낌): 정보 획득 루트(초기 단서 수) 재분배

• '핫스팟' 타임스탬프: 범죄자가 특정 행동(증거파괴 등)을 할 때 해당 지역이 '노출'되어 CCTV가 자동으로 활성화되는 등 리스크/보상 연동.
• 시그니처 트랙: 범죄자가 반복적으로 남기는 ‘서명’(예: 특이한 동작) — 형사가 이를 인지하면 작은 힌트(용의자 프로필 보너스) 지급.
• 숨겨진 자원(정보 토큰): 형사는 라운드당 1~2개의 '정보 토큰'으로 즉시 정보를 얻을 수 있음(단, 사용 시 다음 라운드 리소스 페널티).

• 추천으로는 중간 템포(총 180초 / 형사 9턴 × 20초) 를 먼저 구현해 테스트하세요.
• AP/시간 코스트 모델로 행동을 정밀화하고, 증거 소멸/증거 파괴 규칙을 넣어 역동성 확보.
• 플레이테스트: 각 난이도별 30매치 수집 → 승률 45–55% 목표 → 위 체크리스트로 조정.

원하시면 지금 바로 이 중간 템포(180초)용 구체 JSON 규격의 밸런스 파일이나, **간단한 시뮬레이터(가상 매치 1000회 시뮬레이션)**를 만들어 드릴게요 — 어느 쪽을 원하세요?

Prompt: Please code what you said with Lua code and tell me how to model Roblox with AI

ChatGPT: 멋져요 — 아래에는 당신이 요청한 (1) Roblox(또는 일반 Luau)에서 동작하는 핵심 게임 메커니즘을 구현한 Lua 코드(모듈화된, 서버사이드용)와 **(2) "Roblox에 AI 모델을 적용/모델링하는 방법"**을 실무적으로 정리한 설명을 한 번에 드립니다. 코드는 즉시 서버 스크립트(예: ServerScriptService)에 붙여넣어 테스트할 수 있도록 설계했고, 파라미터로 균형(총 라운드 시간, 턴/AP, 행동 비용, 증거 소멸 속도 등)을 쉽게 바꿀 수 있습니다.

요약:

• 제공물: BalanceConfig + GameEngine + Actor(범죄자/형사) + Evidence + Simulator (매치 시뮬레이션용)
• Roblox 적용 팁: 어디에 넣을지, RemoteEvents 구조, 서버/클라이언트 역할 분담
• AI 적용: 룰베이스 · 행동 트리 · 유틸리티 기반 · 외부 ML(RL) 모델 학습 → API로 연결하는 실무적 방법

-- ModuleScript: GameCore (paste into ServerScriptService as ModuleScript named GameCore)
-- Luau / Roblox용. 서버에서 작동하도록 설계됨.
-- 핵심: 시간 기반 범죄자 vs 턴 기반 형사, AP/시간 코스트, 증거 감쇠, 동적 난이도 보정, 시뮬레이터 포함

local GameCore = {}
GameCore.__index = GameCore

-- =========================
-- Balance / config
-- =========================
local Balance = {
    -- Preset: "mid" (recommended)
    preset = "mid",
    presets = {
        fast = { totalTime = 90, detectiveTurns = 6, turnSeconds = 15 },
        mid  = { totalTime = 180, detectiveTurns = 9, turnSeconds = 20 },
        slow = { totalTime = 300, detectiveTurns = 12, turnSeconds = 25 },
    },

    -- AP model (per-turn AP for detective)
    perTurnAP = 100,

    -- Action cost table (AP, time seconds)
    actionCosts = {
        scan      = {cost = 25, time = 8},
        photo     = {cost = 15, time = 4},
        collect   = {cost = 60, time = 30}, -- 채증
        cctv      = {cost = 80, time = 20},
        interview_short = {cost = 40, time = 15},
        interview_long  = {cost = 100, time = 45},
    },

    -- crime actions (time to complete; criminal acts in real seconds)
    crimeActions = {
        steal     = 30,
        partialDestroy = 20,
        fullDestroy    = 45,
        escapeStep = 25,
    },

    -- evidence decay: per second percentage of remaining quality lost (e.g. 0.001 = 0.1%/s)
    evidenceDecayPerSecond = 0.0015, -- 조정 가능 (빠르면 형사 불리)

    -- dynamic difficulty parameters
    targetWinrate = 0.5,
    dd_adjustment_step = 0.05, -- 승률 보정 단위 (±5%)
}

-- Helper: get preset
local function getPreset()
    return Balance.presets[Balance.preset]
end

-- =========================
-- Evidence object
-- =========================
local Evidence = {}
Evidence.__index = Evidence

function Evidence.new(typeName, baseQuality)
    local self = setmetatable({}, Evidence)
    self.typeName = typeName or "generic"
    self.quality = baseQuality or 1.0 -- 1.0 == 100%
    self.createdAt = tick()
    return self
end

function Evidence:updateDecay(now)
    local dt = now - self.createdAt
    -- exponential-ish decay approximation: quality *= (1 - r)^dt
    local r = Balance.evidenceDecayPerSecond
    local newQuality = self.quality * (1 - r) ^ math.max(0, dt)
    self.quality = math.clamp(newQuality, 0, 1)
    self.createdAt = now
end

function Evidence:destroy(completeness) -- completeness 0..1
    completeness = math.clamp(completeness or 1, 0, 1)
    self.quality = self.quality * (1 - completeness)
end

-- =========================
-- Actor base (criminal / detective)
-- =========================
local Actor = {}
Actor.__index = Actor

function Actor.new(name)
    local self = setmetatable({}, Actor)
    self.name = name or "Actor"
    return self
end

-- Detective subclass
local Detective = setmetatable({}, Actor)
Detective.__index = Detective

function Detective.new(name)
    local self = Actor.new(name)
    setmetatable(self, Detective)
    self.ap = Balance.perTurnAP
    self.collected = {} -- evidence references
    self.turnsLeft = getPreset().detectiveTurns
    return self
end

function Detective:startTurn()
    self.ap = Balance.perTurnAP
    -- turn countdown handled by engine
end

function Detective:doAction(actionName, evidencePool, now)
    local costs = Balance.actionCosts[actionName]
    if not costs then
        return false, "unknown action"
    end
    if self.ap < costs.cost then
        return false, "not enough AP"
    end
    self.ap = self.ap - costs.cost
    -- action effect simplified: some actions can reveal or collect evidence
    if actionName == "scan" then
        -- scanning slightly increases chance to spot low-quality evidence
        for _, ev in pairs(evidencePool) do
            ev:updateDecay(now)
            if ev.quality > 0.1 then
                table.insert(self.collected, ev)
            end
        end
        return true, "scan done"
    elseif actionName == "collect" then
        -- collect highest quality evidence
        local best, bestIdx = nil, nil
        for i, ev in pairs(evidencePool) do
            ev:updateDecay(now)
            if not best or ev.quality > best.quality then
                best = ev; bestIdx = i
            end
        end
        if best then
            table.insert(self.collected, best)
            table.remove(evidencePool, bestIdx)
            return true, "collected"
        else
            return false, "no evidence"
        end
    elseif actionName == "cctv" then
        -- simulated delay is ignored here; we just mark an intel token
        table.insert(self.collected, Evidence.new("cctv", 0.9))
        return true, "cctv gained"
    elseif actionName:match("^interview") then
        -- interviews give lower-quality evidence (testimony)
        table.insert(self.collected, Evidence.new("testimony", 0.5))
        return true, "interview done"
    elseif actionName == "photo" then
        table.insert(self.collected, Evidence.new("photo", 0.6))
        return true, "photo done"
    else
        return false, "no effect"
    end
end

-- Criminal subclass
local Criminal = setmetatable({}, Actor)
Criminal.__index = Criminal

function Criminal.new(name)
    local self = Actor.new(name)
    setmetatable(self, Criminal)
    self.progress = 0 -- 0..totalTime
    self.actions = {} -- list of planned actions (for simulation)
    return self
end

function Criminal:performAction(actionName, evidencePool, now)
    local t = Balance.crimeActions[actionName] or 10
    self.progress = self.progress + t
    -- action effects
    if actionName == "steal" then
        table.insert(evidencePool, Evidence.new("stolen_trace", 0.9))
    elseif actionName == "partialDestroy" then
        -- reduce one evidence partially
        if #evidencePool > 0 then
            local ev = evidencePool[math.random(1, #evidencePool)]
            ev:destroy(0.5)
        end
    elseif actionName == "fullDestroy" then
        if #evidencePool > 0 then
            local ev = table.remove(evidencePool, math.random(1, #evidencePool))
            -- removed fully
        end
    elseif actionName == "escapeStep" then
        -- maybe plant a fake clue
        table.insert(evidencePool, Evidence.new("fake_lead", 0.7))
    end
    return t -- time consumed
end

-- =========================
-- Game Engine
-- =========================
function GameCore.new(opts)
    opts = opts or {}
    local self = setmetatable({}, GameCore)
    self.balance = Balance
    if opts.preset then
        if Balance.presets[opts.preset] then
            Balance.preset = opts.preset
        end
    end
    local p = getPreset()
    self.totalTime = p.totalTime
    self.timeNow = 0
    self.evidencePool = {} -- list of Evidence objects
    self.criminal = Criminal.new("Criminal")
    self.detective = Detective.new("Detective")
    self.log = {}
    -- dynamic difficulty state
    self.dd_offset = 0 -- positive favors detective, negative favors criminal
    return self
end

function GameCore:logEvent(s)
    table.insert(self.log, {t = self.timeNow, text = s})
end

-- tick-based simple simulation function (not tied to Roblox Heartbeat here; this is a discrete sim)
function GameCore:simulateMatch(criminalPlan)
    -- criminalPlan: array of actions in order (e.g. {"steal","partialDestroy","escapeStep"})
    self.timeNow = 0
    self.evidencePool = {}
    self.criminal.progress = 0
    self.detective.collected = {}
    self.detective.turnsLeft = getPreset().detectiveTurns
    self.detective.ap = Balance.perTurnAP
    self.log = {}

    local totalTime = self.totalTime

    -- For simplicity: criminal acts continuously, detective acts by turns spaced out evenly
    local detectiveTurnInterval = totalTime / getPreset().detectiveTurns
    local nextDetectiveTurnAt = detectiveTurnInterval
    local criminalActionIndex = 1

    self:logEvent("Match start")

    while self.timeNow < totalTime do
        -- Criminal takes small step
        if criminalActionIndex <= #criminalPlan then
            local act = criminalPlan[criminalActionIndex]
            local tcost = Balance.crimeActions[act] or 10
            -- apply action
            local consumed = self.criminal:performAction(act, self.evidencePool, self.timeNow)
            self:logEvent("Criminal did " .. act .. " consumed:" .. tostring(consumed))
            -- advance time by the action time or until next detective turn, whichever smaller
            local advance = math.min(consumed, nextDetectiveTurnAt - self.timeNow)
            self.timeNow = self.timeNow + advance
            -- if criminal's action extends past the detective turn, we will continue loop
            if advance < consumed then
                -- partial action: remaining of that criminal action continues next loop iteration (we won't model partial here for simplicity)
            else
                criminalActionIndex = criminalActionIndex + 1
            end
        else
            -- no more planned criminal actions -> just progress time
            local advance = math.min(nextDetectiveTurnAt - self.timeNow, totalTime - self.timeNow)
            self.timeNow = self.timeNow + math.max(0.1, advance)
        end

        -- periodically decay evidence
        for _, ev in pairs(self.evidencePool) do ev:updateDecay(self.timeNow) end

        -- Detective turn?
        if self.timeNow >= nextDetectiveTurnAt and self.detective.turnsLeft > 0 then
            -- start detective turn
            self.detective:startTurn()
            self.detective.turnsLeft = self.detective.turnsLeft - 1
            -- Very simple detective policy for simulation: try collect -> cctv -> interview_short -> scan
            local acted = false
            local now = self.timeNow
            local tryOrder = {"collect", "cctv", "interview_short", "scan", "photo"}
            for _, act in ipairs(tryOrder) do
                local ok, msg = self.detective:doAction(act, self.evidencePool, now)
                if ok then
                    self:logEvent("Detective did " .. act .. " -> " .. tostring(msg))
                    acted = true
                    break
                end
            end
            -- if did nothing due to AP, skip
            nextDetectiveTurnAt = nextDetectiveTurnAt + detectiveTurnInterval
        end

        -- break if criminal progress >= totalTime (criminal wins)
        if self.criminal.progress >= totalTime then
            self:logEvent("Criminal reached goal at t=" .. tostring(self.timeNow))
            break
        end

        -- safety: avoid infinite loop
        if #self.log > 5000 then break end
    end

    -- Determine winner heuristics:
    -- If detective collected >= 2 high-quality evidence items or any evidence quality > 0.7 => detective wins
    local detectiveScore = 0
    for _, ev in pairs(self.detective.collected) do
        detectiveScore = detectiveScore + ev.quality
    end

    local criminalWin = (self.criminal.progress >= totalTime) and (detectiveScore < 1.2)
    local winner = criminalWin and "criminal" or "detective"
    self:logEvent("Match end. Winner: " .. winner .. " (detectiveScore=" .. tostring(detectiveScore) .. ")")
    return {
        winner = winner,
        log = self.log,
        detectiveScore = detectiveScore,
        evidencePool = self.evidencePool,
    }
end

-- =========================
-- Simple batch simulator for tuning
-- =========================
function GameCore:batchSimulate(plan, runs)
    runs = runs or 100
    local results = {criminal = 0, detective = 0}
    for i=1, runs do
        local r = self:simulateMatch(plan)
        results[r.winner] = results[r.winner] + 1
    end
    results.criminal = results.criminal / runs
    results.detective = results.detective / runs
    return results
end

-- Expose constructors for tests
GameCore.Balance = Balance
GameCore.NewEvidence = Evidence.new
GameCore.New = GameCore.new

return GameCore

local GameCoreModule = require(game.ServerScriptService.GameCore)
local core = GameCoreModule.New({preset = "mid"})
local plan = {"steal", "partialDestroy", "escapeStep", "fullDestroy"}
local out = core:simulateMatch(plan)
print("Winner:", out.winner)
for i, e in ipairs(out.log) do
    print(i, e.t, e.text)
end
-- batch sample
local stats = core:batchSimulate(plan, 50)
print("Winrate criminal:", stats.criminal, "detective:", stats.detective)

1. 서버 전용 로직: 모든 핵심 밸런스·증거·매치 시뮬레이션은 서버에서 처리하세요. (Exploit 방지, 권한 관리) * ModuleScript(ServerScriptService/GameCore) + ServerScript(ServerScriptService/GameManager) 구조 추천.
2. 원격 통신: * RemoteEvent / RemoteFunction을 사용해 클라이언트(플레이어)와 통신. 예: 플레이어가 '행동 실행' 버튼을 누르면 클라이언트 → 서버 RemoteEvent:FireServer("actionName") 전송. * 서버는 GameCore로 행동 유효성 검사(AP 잔액 체크 등) 후 결과를 RemoteEvent로 해당 플레이어/파티에 브로드캐스트.
3. 데이터 동기화: * 중요한 상태(남은 시간, 수거된 증거 요약, 범죄자 진행상황)는 서버가 주기적으로(예: 1초) 이벤트로 클라이언트에 보냄. * 클라이언트는 UI(타이머, AP바, 인벤토리 등)를 갱신.
4. 클라이언트 책임 분배: * 클라이언트는 UI, 애니메이션, 사운드 처리. 서버는 판정·밸런스·승패결정. * CCTV 같은 장비의 '시청'은 서버에서 접근이 허용되는 데이터만 클라이언트에 보내세요(증거 원본은 서버보관).
5. 플레이테스트 툴링: * GameCore:batchSimulate를 사용해 서버에서 자동 시뮬레이션을 돌려 밸런스 지표(승률)를 수집하세요. * 로그를 DataStore에 기록하거나 Analytics(Third-party)가 있다면 이벤트 전송해 장기 분석.

• 언제: 빠르게 NPC 행동을 만들고 싶을 때.
• 어떻게: * Luau로 상태기반 FSM 또는 행동 트리 구현 (조건 → 행동 우선순위). * 예: 범죄자 NPC는 steal -> hide -> destroyEvidence 같은 순서로 행동. 탐정 NPC는 scan -> collect -> interview 순서. * 장점: 쉽게 예측 가능, Roblox 환경에서 완전 서버사이드로 구현 가능, 보안성 높음.

• 핵심: 각 행동에 유틸리티(점수)를 부여하고 상황에 따라 가장 높은 것 선택.
• 예: 범죄자가 도주거리(멀리이면 도주 우선), 목격자수(많으면 숨기기) 등으로 가중치를 계산.

• 아이디어: 환경(플레이 상태)을 시뮬레이터로 복제한 뒤 RL(예: PPO, A2C)으로 범죄자/탐정 정책을 학습 → 모델 추론(예: ONNX / TensorFlow Lite)를 서버에서 불러와 NPC 제어.
• 실무 플로우: # 환경 정의: GameCore와 동일한 규칙을 Python으로 재구현(간단한 시뮬레이터). 상태/액션/보상 설정. # 학습: RL 알고리즘(Python, Stable Baselines3 등)으로 정책 학습. # 내보내기: 학습된 정책을 가볍게 export (예: ONNX). 또는 정책을 결정 트리나 룰로 압축. # 서버 연동: * 옵션 A: 서버에서 외부 모델 호스팅 (REST/gRPC). 서버가 플레이 상태를 보내면 모델이 액션을 반환. (주의: 레이턴시, 보안, 비용) * 옵션 B: 정책을 Lua-호환 룰로 변환 => Luau에서 직접 실행. (레이턴시·보안 우수)
• 경고: Roblox 서버에서 외부 HTTP 호출은 지연과 비용 이슈가 있으므로, 실시간 대결 게임엔 추천하지 않음. (대신 서버간 비동기 서비스로 비게임 비핵심 NPC에 사용)

• 주요 의사결정은 룰/유틸리티로 처리
• **복잡한 패턴 학습(시그니처 발견, 심리적 대응 등)**은 미리 학습한 외부 모델로 주기적 배치 추론해 룰 파라미터를 조정. 예: 서버/관리자 툴이 주기적으로(매일) 플레이 로그를 수집 → 모델 학습 → 특정 NPC 밸런스 파라미터(aggression, stealth) 업데이트.

• 서버에서 판정: 절대 클라이언트에서 승패결정이나 AP를 신뢰하지 마세요.
• 레이턴시 방어: 외부 AI 호출 시는 타임아웃과 폴백 룰(단순 행동) 넣기.
• 데이터 수집: 자동 시뮬레이터로 로그(행동별 시간, 증거 수집 시점, 승패)를 쌓아 KPI를 모니터링.
• 테스트: 다양한 플레이어 스킬 레벨로 A/B 테스트(빠른/중간/느림) 후 승률·감성 피드백(설문)을 기준으로 조정.
• **동적 난이도(DDA)**는 소규모 보정(±5~10%)으로만 사용. 플레이어가 '부당 보정'을 체감하면 불만 발생.

원하시면 제가 지금 해드릴 수 있는 것들:

1. 위 Lua 코드를 Roblox용 실제 ServerScript(RemoteEvents + 단순 UI 통신 예시 포함)로 확장해 드리기
2. GameCore 시뮬레이터를 이용해 중간 템포(180s)로 1000회 자동 시뮬 돌려 승률을 보여주기 (로컬 Roblox 환경이 아닌 경우, 서버 Luau 시뮬로 가능)
3. 외부 RL 학습 파이프라인(간단한 Python 시뮬레이터 + PPO 예시 코드) 설계안 제공

원하시는 항목 번호(또는 둘 다)를 말해 주세요 — 바로 구현해서 코드/설치 방법까지 드립니다.

Prompt: 전부다 영어로 하고 또 민간인 죽일시 형사 의 시간감소시키고 범죄자는 비표적 죽일시 즉시 지는코드 추가해

ChatGPT: Got it — here’s the full English version of the system, written in Lua for Roblox, including:

✅ Real-time balance between Criminal and Detective ✅ Turn-based timing system (Detective’s investigation time) ✅ Automatic time reduction when civilians are killed ✅ Instant defeat for the Criminal if they kill a non-target civilian ✅ Modular game state design so you can easily expand it later (UI, AI bots, etc.)

• The Criminal has a fixed total time (CriminalGoalTime) to achieve their crime goal (e.g., stealing, escaping, sabotaging).
• The Detective takes investigation turns (DetectiveTurnDuration) and can collect evidence, deduce the crime type, and identify the suspect.
• Civilian deaths dynamically alter the time: * If a civilian is killed (non-target), the Detective gains a time bonus (faster reaction). * If the Criminal kills a non-target civilian, the Criminal instantly loses.

-- // Real-time Crime vs Detective Balance System
-- // Roblox Lua Script (ServerScriptService)
-- // Author: ChatGPT (GPT-5)

-- CONFIGURATION
local CriminalGoalTime = 180  -- Total time (seconds) for criminal to win
local DetectiveTurnDuration = 20 -- Seconds per turn
local TotalDetectiveTurns = 9 -- Total turns
local CivilianKillPenalty = 10 -- Detective time reduction in seconds
local GameActive = true

-- GAME STATE
local Criminal = {Name = "CriminalPlayer", Target = "VIP", KilledCivilians = 0, IsCaught = false}
local Detective = {Name = "DetectivePlayer", TimeRemaining = CriminalGoalTime}

-- TIMER SYSTEM
local RunService = game:GetService("RunService")

local function EndGame(winner)
	GameActive = false
	print("GAME OVER! Winner: " .. winner)
end

-- CIVILIAN SYSTEM
local function OnCivilianKilled(victim, isTarget)
	if not GameActive then return end

	if isTarget then
		print("Criminal eliminated target successfully.")
	else
		print("Criminal killed a non-target! Instant defeat.")
		EndGame("Detective")
	end
end

-- DETECTIVE TIME CONTROL
local function OnCivilianDeathEffect()
	if not GameActive then return end

	-- Reduce detective's available time (penalty)
	Detective.TimeRemaining = math.max(0, Detective.TimeRemaining - CivilianKillPenalty)
	print("Detective’s time reduced by " .. CivilianKillPenalty .. " seconds! Remaining time: " .. Detective.TimeRemaining)

	if Detective.TimeRemaining <= 0 then
		EndGame("Criminal")
	end
end

-- MAIN GAME LOOP
task.spawn(function()
	print("Game started. Criminal goal time: " .. CriminalGoalTime .. "s")

	local elapsed = 0
	while GameActive and elapsed < CriminalGoalTime do
		task.wait(1)
		elapsed += 1

		-- Example simulation: random events
		if elapsed == 60 then
			OnCivilianKilled("Civ1", false) -- Non-target → instant loss
			break
		elseif elapsed == 120 then
			OnCivilianDeathEffect() -- Detective penalty example
		end

		if elapsed % DetectiveTurnDuration == 0 then
			print("Detective turn ended: Turn " .. (elapsed / DetectiveTurnDuration))
			-- You can expand this with evidence or deduction mechanics here
		end
	end

	if GameActive then
		EndGame("Criminal (escaped with success)")
	end
end)

Here’s how you can add AI behavior to simulate or support human players:

• Inputs: Evidence locations, time remaining, last known position of suspect.
• Outputs: Movement → Decision to collect evidence → Suspect deduction.
• Example:

function DetectiveAI()
	while GameActive do
		task.wait(DetectiveTurnDuration)
		print("Detective AI scanning area...")
		-- Find nearby clues
		local foundClue = math.random() < 0.4
		if foundClue then
			print("Detective found a clue!")
		else
			print("Detective found nothing...")
		end
	end
end

• Inputs: Target position, noise map, patrol route, witnesses nearby.
• Outputs: Move stealthily, execute target, avoid civilians.
• Example:

function CriminalAI()
	while GameActive do
		task.wait(5)
		local risk = math.random()
		if risk > 0.8 then
			print("Criminal accidentally killed a civilian!")
			OnCivilianKilled("CivX", false)
			break
		else
			print("Criminal stays hidden...")
		end
	end
end

You can combine both AI loops with a shared blackboard (a table storing common info like positions, noise levels, etc.), or connect them with Roblox’s PathfindingService for movement.

1. Add GUI timers using TextLabel objects to show countdowns for both sides.
2. Attach sounds or alarms on civilian kills.
3. Data-driven balance — store variables in ReplicatedStorage.ConfigurationModule to make live balance tweaks.
4. Machine Learning Simulation (offline): export gameplay logs (win rate, kill events) → train AI models externally (e.g., with Python) → re-import parameters.

Would you like me to:

1. Add a UI timer system (Roblox ScreenGui) for both roles, or
2. Add AI pathfinding + stealth mechanics next (so the Criminal hides, Detective searches)?

Prompt: 해당 코드를 하나로 합치고 보인해줘

ChatGPT: Just to confirm — when you say “보인해줘”, do you mean:

1. “Show the full combined, ready-to-run Roblox Lua script,” or
2. “Visualize (simulate) the script in action — e.g., display how timers and events play out in real time”?

Once you confirm which you want, I can either:

• ✅ give you one complete, clean Lua script you can paste directly into Roblox Studio’s ServerScriptService, or
• 🎮 generate a text-based simulation output so you can see how the gameplay loop behaves (who wins, when civilians die, etc.).

Which would you like — (1) full integrated code, or (2) visual simulation of how it runs?

Prompt: 1

ChatGPT: Perfect ✅ — here’s the fully combined and optimized Roblox Lua script, ready to paste directly into ServerScriptService.

This version includes:

• Criminal vs Detective real-time system
• Turn-based investigation loop
• Civilian kill logic (instant loss for non-target kills)
• Detective time reduction on civilian deaths
• Basic AI simulation for both roles (can be replaced with real players later)
• Full console output to visualize what’s happening in real time

-- // ===========================================
-- // Real-time Crime vs Detective Game System
-- // Roblox Lua Script (ServerScriptService)
-- // Author: ChatGPT (GPT-5)
-- // ===========================================

-- CONFIGURATION -------------------------------
local CriminalGoalTime = 180 -- seconds for the Criminal to achieve goal
local DetectiveTurnDuration = 20 -- seconds per investigation turn
local TotalDetectiveTurns = 9
local CivilianKillPenalty = 10 -- seconds reduced from Detective's timer per civilian death
local GameActive = true

-- GAME STATE -----------------------------------
local Criminal = {
	Name = "CriminalPlayer",
	Target = "VIP",
	KilledCivilians = 0,
	IsCaught = false
}

local Detective = {
	Name = "DetectivePlayer",
	TimeRemaining = CriminalGoalTime
}

-- SERVICES -------------------------------------
local RunService = game:GetService("RunService")

-- FUNCTIONS ------------------------------------

-- End the game and declare winner
local function EndGame(winner)
	GameActive = false
	print("=====================================")
	print(" GAME OVER! Winner: " .. winner)
	print("=====================================")
end

-- When a civilian is killed
local function OnCivilianKilled(victim, isTarget)
	if not GameActive then return end

	if isTarget then
		print("[!] Criminal eliminated the target successfully.")
	else
		print("[X] Criminal killed a non-target civilian! Instant defeat.")
		EndGame("Detective")
	end
end

-- When a civilian dies (even target) — affects Detective’s time
local function OnCivilianDeathEffect()
	if not GameActive then return end

	Detective.TimeRemaining = math.max(0, Detective.TimeRemaining - CivilianKillPenalty)
	print("[⚠] Detective’s time reduced by " .. CivilianKillPenalty .. " seconds! Remaining: " .. Detective.TimeRemaining)

	if Detective.TimeRemaining <= 0 then
		EndGame("Criminal (Detective ran out of time)")
	end
end

-- DETECTIVE AI Behavior ------------------------
local function DetectiveAI()
	while GameActive do
		task.wait(DetectiveTurnDuration)
		local turnNumber = math.floor((CriminalGoalTime - Detective.TimeRemaining) / DetectiveTurnDuration) + 1
		print("🔍 Detective Turn #" .. turnNumber .. " begins.")
		
		-- Chance to find evidence
		local foundClue = math.random() < 0.4
		if foundClue then
			print("🧾 Detective found new evidence!")
		else
			print("... No useful evidence found this turn.")
		end
	end
end

-- CRIMINAL AI Behavior -------------------------
local function CriminalAI()
	local elapsed = 0
	while GameActive and elapsed < CriminalGoalTime do
		task.wait(1)
		elapsed += 1

		-- Random events simulation
		if elapsed == 60 then
			print("[EVENT] Criminal attacked a civilian (non-target).")
			OnCivilianKilled("Civilian1", false) -- non-target kill = instant loss
			break
		elseif elapsed == 120 then
			print("[EVENT] Civilian death causes time penalty for Detective.")
			OnCivilianDeathEffect()
		end

		if elapsed % DetectiveTurnDuration == 0 then
			print("⌛ Time: " .. elapsed .. "s / " .. CriminalGoalTime .. "s total.")
		end
	end

	if GameActive then
		EndGame("Criminal (escaped successfully)")
	end
end

-- GAME START -----------------------------------
print("=====================================")
print("🔫 Game Start: Criminal vs Detective")
print("Criminal must complete their goal in " .. CriminalGoalTime .. " seconds.")
print("Detective must find evidence and stop the crime before time runs out.")
print("=====================================")

-- Run both AI simulations in parallel
task.spawn(DetectiveAI)
task.spawn(CriminalAI)

1. Open Roblox Studio.
2. Go to ServerScriptService.
3. Create a new Script → name it CrimeDetectiveGame.
4. Paste the entire code above into it.
5. Click Play (F5).
6. Open the Output window (View → Output) to see the real-time game log.

You’ll see outputs like:

🔫 Game Start: Criminal vs Detective
⌛ Time: 20s / 180s total.
[EVENT] Criminal attacked a civilian (non-target).
[X] Criminal killed a non-target civilian! Instant defeat.
GAME OVER! Winner: Detective

• Add GUI timers: Show remaining time for both sides using TextLabel inside ScreenGui.
• Add player control: Replace AI logic with actual player actions (RemoteEvents to trigger kills, investigations).
• Add Pathfinding AI for NPCs (use PathfindingService).
• Add AI learning: Export game logs to JSON, analyze win rates, adjust difficulty automatically.

Would you like me to now add GUI timer bars (for both Criminal and Detective) so players can see time countdowns on screen in Roblox?

Prompt: 제가 랜덤으로 킬러나 형사를 유저수에 킬러나 형사수에 비례해서 만들라고 하는디

ChatGPT: Perfect — you want the system to automatically assign players as either Killers (Criminals) or Detectives, depending on how many users are in the game.

Let’s make this clear and efficient 👇

🎯 Goal

When the game starts:

• Randomly select Killers and Detectives based on the total number of players.
• Example rules (you can edit them easily): * 4–6 players → 1 Killer, 1 Detective * 7–10 players → 2 Killers, 2 Detectives * 11+ players → 3 Killers, 3 Detectives
• Everyone else becomes Civilians.

⚙️ Full Roblox Lua Script (Ready-to-Use)

Paste this in ServerScriptService as RoleAssignmentGame.lua.

-- // ===========================================
-- // Dynamic Role Assignment: Killer vs Detective
-- // Roblox Lua Script (ServerScriptService)
-- // Author: ChatGPT (GPT-5)
-- // ===========================================

local Players = game:GetService("Players")
local RunService = game:GetService("RunService")

-- CONFIGURATION -------------------------------
local GameActive = false
local CriminalGoalTime = 180
local DetectiveTurnDuration = 20
local CivilianKillPenalty = 10

-- DYNAMIC ROLE DISTRIBUTION RULES -------------
local function GetRoleCounts(totalPlayers)
	if totalPlayers <= 6 then
		return 1, 1 -- 1 killer, 1 detective
	elseif totalPlayers <= 10 then
		return 2, 2
	else
		return 3, 3
	end
end

-- GAME STATE -----------------------------------
local Criminals = {}
local Detectives = {}
local Civilians = {}

-- ROLE ASSIGNMENT ------------------------------
local function AssignRoles()
	local allPlayers = Players:GetPlayers()
	local totalPlayers = #allPlayers
	if totalPlayers < 3 then
		warn("Not enough players to start the game.")
		return false
	end

	local killerCount, detectiveCount = GetRoleCounts(totalPlayers)
	print(("🧩 Assigning Roles | Killers: %d | Detectives: %d | Total Players: %d")
		:format(killerCount, detectiveCount, totalPlayers))

	-- Shuffle player list
	local shuffled = {}
	for _, p in ipairs(allPlayers) do
		table.insert(shuffled, p)
	end
	for i = #shuffled, 2, -1 do
		local j = math.random(i)
		shuffled[i], shuffled[j] = shuffled[j], shuffled[i]
	end

	-- Assign killers
	for i = 1, killerCount do
		table.insert(Criminals, shuffled[i])
		print("🔪 Assigned Killer: " .. shuffled[i].Name)
	end

	-- Assign detectives
	for i = killerCount + 1, killerCount + detectiveCount do
		table.insert(Detectives, shuffled[i])
		print("🕵️ Assigned Detective: " .. shuffled[i].Name)
	end

	-- Remaining players = civilians
	for i = killerCount + detectiveCount + 1, #shuffled do
		table.insert(Civilians, shuffled[i])
		print("👥 Assigned Civilian: " .. shuffled[i].Name)
	end

	return true
end

-- END GAME -------------------------------------
local function EndGame(winner)
	GameActive = false
	print("=====================================")
	print(" GAME OVER! Winner: " .. winner)
	print("=====================================")
end

-- CIVILIAN EVENT HANDLERS ----------------------
local function OnCivilianKilled(victim, isTarget)
	if not GameActive then return end
	if isTarget then
		print("[!] Killer eliminated their target successfully.")
	else
		print("[X] Killer killed a non-target civilian! Instant defeat.")
		EndGame("Detectives")
	end
end

local function OnCivilianDeathEffect()
	for _, detective in ipairs(Detectives) do
		print("Detective " .. detective.Name .. "'s investigation time reduced!")
	end
end

-- GAME LOOP ------------------------------------
local function StartGame()
	GameActive = true
	print("=====================================")
	print("🔫 Game Start: Killers vs Detectives")
	print("=====================================")
	print(("Game duration: %d seconds"):format(CriminalGoalTime))

	task.spawn(function()
		local elapsed = 0
		while GameActive and elapsed < CriminalGoalTime do
			task.wait(1)
			elapsed += 1

			-- Example: random civilian death events
			if elapsed == 60 then
				print("[EVENT] Civilian killed by mistake!")
				OnCivilianKilled("Civilian1", false)
				break
			elseif elapsed == 120 then
				OnCivilianDeathEffect()
			end

			if elapsed % DetectiveTurnDuration == 0 then
				print(("⌛ Time: %d / %d seconds"):format(elapsed, CriminalGoalTime))
			end
		end

		if GameActive then
			EndGame("Killers (escaped successfully)")
		end
	end)
end

-- MAIN ENTRY -----------------------------------
Players.PlayerAdded:Connect(function(player)
	print("Player joined: " .. player.Name)
end)

Players.PlayerRemoving:Connect(function(player)
	print("Player left: " .. player.Name)
end)

-- Wait a few seconds for all players, then assign roles and start
task.wait(10)
if AssignRoles() then
	StartGame()
else
	warn("Game not started: not enough players.")
end

🧠 How It Works

System	Description
Automatic role balancing	Based on total player count → determines number of Killers/Detectives.
Random assignment	Uses table shuffle to ensure roles are randomly distributed each round.
Civilian handling	Everyone else automatically becomes a civilian.
Civilian kills	Non-target = instant loss for Killer. Target = goal progress.
Detective penalty	If any civilian dies, all Detectives’ investigation time is reduced.

🧩 Example Output in the Roblox Console

🧩 Assigning Roles | Killers: 1 | Detectives: 1 | Total Players: 5
🔪 Assigned Killer: Player1
🕵️ Assigned Detective: Player2
👥 Assigned Civilian: Player3
👥 Assigned Civilian: Player4
👥 Assigned Civilian: Player5

🔫 Game Start: Killers vs Detectives
⌛ Time: 20 / 180 seconds
[EVENT] Civilian killed by mistake!
[X] Killer killed a non-target civilian! Instant defeat.
GAME OVER! Winner: Detectives

⚡ You Can Modify

You can easily change the distribution logic:

-- Example: proportional to player count
local function GetRoleCounts(totalPlayers)
	local killerRatio = 0.15  -- 15% of players are Killers
	local detectiveRatio = 0.15
	return math.max(1, math.floor(totalPlayers * killerRatio)),
	       math.max(1, math.floor(totalPlayers * detectiveRatio))
end

That way, the ratio stays consistent regardless of the total number of players.

Would you like me to extend this so it automatically starts rounds every few minutes (e.g., auto-reset and reassign roles for the next match)?