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Skillsystem & Progression

Dieses Kapitel beschreibt das »Skillsystem & Progression« in {{Antares Open World}}: den Wissenspool als Echtzeit-Lernsystem (ESL) mit Realtime Skill Measurements, synapsenbasierte Wissensräume, Queue-gesteuerte Erfahrungsaufmodulierung, Begabungsoptimierung durch Learnings, TUC/TUL-Mechaniken für Aktivitätsberechnung und Nachlernphase, Skillbalken sowie operante Konditionierung.

33.1 — Wissenspool (Lernsystem)

Dieses Konzept hat sich zum Ziel gesetzt, eine möglichst komplexe Simulation von spielerischem Lernen aus einer stetig wachsenden Wissensrepräsentation, durch Verfahren maschinellen Lernens, so realistisch wie möglich abzubilden.

Abbildung 33.2: Antares Wheel of Knowledge (WoK)

Um diesen Anspruch der multidimensionalen Vernetzung zu gewährleisten, bildet die konzeptionelle Grundlage, ein skalierfähiges und komplexes Skillsystem. So etabliert das Konzept mit der Zielstellung, eine realitätsnahe Abbildung eines »Echtzeit Skill Lernsystem« (ESL), zu repräsentieren und zeitgleich die Visionen, Ideen und Komplexität in dessen Kern in Einklang zu bringen.

33.1.1 — Realtime Skill Measurements (RSM)

Wie ich eingangs erwähnte, liegt der Schlüssel in einer ausgewogenen Echtzeit-Parametrierung der Einflussfaktoren. Ziel sollte es sein, über die »Individualität« jedes einzelnen Charakters, einzigartige Spielfiguren für die verschiedensten Bedürfnisse antarianischer Welten zu erschaffen. Jedem Charakter soll dies im hohen Maße zugute kommen. Daher habe ich mich für die Umsetzung von individuellen »Lernkurven«, gesteuert über eine Vielzahl von Charaktereigenschaften, entschieden.

Abbildung 33.3: Antares Realtime Skill Measurements (RSM)

In diesem Zuge wird das Konzept, die Mechaniken des »Reverse Charakter Detection« (RCD) vgl. »Charakter Management ab S.79 & ff« konnektieren. So wirken sich aufgrund dieser Mechanismen, die verschiedensten Charakter-Interpretationen in Form von spezifischen Eigenschaften aus. Eine individuelle Lernkurve wird nun interaktiv und ständig iterativ automatisch in Echtzeit zugeschnitten und durch die »Charakterzüge« (Auswirkungen auf die Handlungen des Spielers) ausgeprägt.

Festgehalten sind diese Charakterzüge in den bereits beschriebenen und spezifizierten Attributen, welche in {{Antares Open World}}, eben nicht durch die klassischen Komponenten, wie Stärke, Intelligenz, Weisheit, etc., determiniert werden. Um einige Beispiele dieser Attribute aufzuzählen, so wären hier interessant und erwähnenswert, abgründig, achtsam, amüsant, religiös, launisch, sanftmütig, radikal, kokett, gebildet, gefühlskalt, beharrlich, berechnend, ruhelos, kreativ, und viele weitere zu nennen. All diese Eigenschaften, werden über die Handlungen des Spielers zugeordnet, und gewichtet in ihrer auszuübenden Qualität, kumulativ gezählt. Mit direkter Anbindung durch die Parametrierung an das »Skillsystem«, wird mittels der berechneten »Lernkurve«, letzten Endes die Erfahrung des benutzten Skills spezifisch aufmoduliert.

Basis bildet hier für die Berechnung der Erfahrungspunkte jeder einzelnen Handlung (Skills) vgl. »Aktivitäten & Kontingente (Interaktion) ab S.265 & ff«, eine Lernwarteschlange (Queue). Um »Skills« im Sinne von »Handlungen« zu verstehen, möchte ich einige vorstellen. Im Berufszweig des »Jägers«, wären dies zum Beispiel »hegen«, »füttern«, »erlegen«, »züchten«, »häuten«, »weiden«, »zähmen«, um nur einige zu nennen. Jede Handlung durch Benutzung des Skills über eine Interaktion, löst in Echtzeit die Aufmodellierung der Skill-Einflussgrößen aus. Hieraus entstehen dann unsere sogenannten Lernsetups (Builds) vgl. »Genetisches Erbe (Setup & Builds) ab S.185 & ff«.

Nun genug der Theorie, wir gehen ein Szenario durch (Algorithmus).

Im Augenblick der ersten Ausübung, wird der Skill in eine »Warteschlange« (Queue) gesetzt. Er verbleibt in der Queue, mit einer minimal zu definierenden »Zeitspanne«. Nach Ablauf dieser Zeit, verkürzt sich die »Queue« in Realtime nach einer Abfolge von Zeitintervallen wieder auf Null, sollte der Skill für eine definierte Zeit nicht mehr benutzt worden sein. Warteschlange für Aktivitäten im Offlinemodus.

Gelangt die »Queue« wieder auf die Zeitlänge Null, so fliegt der Skill wieder aus der Queue. Der direkte »Lerneffekt« endet, und es beginnt die »Nachlernphase«.

Je länger der Skill vom Spieler progressiv ausgeübt wird, je mehr baut sich die »Laufzeit der Queue«, potentiell auf. Wobei weitere Skills die ausschließlich zum Lernen dienen, die sogenannten »Learnings«, den Mechanismus über alle Einflussgrößen permanent verbessern können vgl. »Geist & Information ab S.77 & ff«.

Mit der in Echtzeit zurück tickenden gefüllten Queue im Sekundentakt, werden eine gewichtete, definierte und dedizierende »Erfahrung« (dgEXP) auf einem normierten »Skillbalken« in Form von Kreisflächen (Wissensraum) mit Massenschwerpunkt im Zentrum (Synapse), positiv verbucht.

Der »Skillbalken« selber geht von einer »Begabungsstufe« in momentaner Konzeption von [-10] bis [+10] aus. Charaktere beginnen je nach Beruf und Rasse vgl. »Berufsorientierte Spielweise (Dedizierung) ab S.231 & ff«, mit einem individuellen »Offset«. Mit Erreichen der nächsten »Begabungsstufe«, erschwert sich das Lernen zur nächsten »Plateaustufe«, über den Mechanismus der eingangs erwähnten »Lernkurve mit Plateauphasen«, realitätsnah. Dies entspricht vergleichend in der realen Welt den »Stagnationsphasen«.

Mit Erreichen einer »vollen neuen Stufe« vgl. höheres »Plateau«, besteht die Möglichkeit diese Stufe vor dem erneuten Abfallen, zu sichern (Stufensicherung). Dies ist notwendig, da sich Skills gegenseitig »Synergieeffekte« geben und auch ausschließen können (Qual der Wahl). So ist es möglich auf der »Skillskala« von [+10] bis [-10] zu fallen. Der maximale Regelwert liegt in Abhängigkeit der umweltbeeinflussenden Störgrößen vgl. »Regelkreisläufe & Agenten im Eco System ab S.47 & ff«, bei [+10].

Sollte die »Skillqueue« für die ausgeübte entsprechende Handlung leer sein, so verlernt der Charakter langsam, zugunsten anderer Skills, welche in Synergie stehen, in den entsprechenden Queues. Er verliert die Erfahrung bis zum »Sicherungspunkt«, dieser nicht mehr benutzten Skills. Über die speziellen Skills, welche zum Lernen integriert wurden, sind bis zu [10] »Stufensicherungen« möglich.

Schlüssel der »Aktivitätsberechnung« vgl. »Aktivitäten & Kontingente (Interaktion) ab S.265 & ff«, stellt der Parameter »Time Under Control« (TUC) dar. Er akkumuliert mit der Benutzung im Sekundentakt um [+1], sowie für die Inaktivität dezimiert er wiederum um [-1]. Einfach ausgedrückt ist dies ein »Indikator« vgl. »Monitoring & Statistiken ab S.437 & ff«, welcher in Echtzeit die Zeit der Skill-Benutzung registriert, und die »Pausenzeiten« wieder ebenso abzieht, dies entspricht dem tatsächlichen »Arbeitsaufwand« einer Handlung. Hieraus ergeben sich, wenn man diesen nun grafisch im Interface als Balken darstellt, ein Auf und Abbau mit sekundengenauer Aktualisierung. Je länger der Skill mit wenig Pausen benutzt wird, je mehr kann der Indikator sich bis zum Maximum (maxTUC) aufbauen.

Diesen »Indikator« kann man nun grafisch über ein »Chartsystem« darstellen, welcher später als Auswertmechanismus zur »Effizienzsteuerung« und der »Arbeitsmoral« dient. Als »Schnittstelle« wird er des Weiteren für Einflussgrößen parametriert, Verwendung finden. Zusätzlich hierzu erfolgt eine Messung der übertragenden »Volumina«, zum Beispiel, wie viel Rohholz abgebaut wurde.

Sollte der Indikator (TUC) keine Schwankungen (Volatilitäten) mehr aufweisen, baut sich nun langsam die Queue von »maxTUC« wieder ab. Dieser Zeitraum entspricht der maximal möglichen »Nachlernphase«, »Time Under Learning« (TUL). Auch hier gilt, je besser der Skill (Begabungsstufe), je höher der »maxTUC« und damit auch der »maxTUL«.

Wenn die TULQueue > [0], dann lernt der Charakter gerade einen Skill in Echtzeit, welches der »Nachlernphase« entspricht. Ein zeitgleiches Lernen vieler Skills simultan ist unter der Voraussetzung der Synergie und/oder des parallelen Handelns möglich. Dieses gilt auch, wenn der Charakter bereits ausgeloggt hat. Somit ergeben sich eine Vielzahl von administrativen Aufgaben, welche der Charakter in der Abwesenheit des Spielers durchführen kann vgl. »Grad der Automatisierung ab S.111 & ff«. Die Antares Welt lebt weiter vgl. »Origin of Replication (Tamago Wotchi) ab S.67 & ff«.

Durch weitere »Synergieeffekte von Begabungen« (Skills), kann die »TUC/Queue« weiter gesteigert, und andere gewichtete Skills, automatisch mit trainiert werden, soweit die »Assoziation« (Synapse) bereits gelernt wurde. Als Beispiel sei hier der Skill »füttern« mit »hegen« im Beruf der Jagd vgl. »Berufsorientierte Spielweise (Dedizierung) ab S.231 & ff« erwähnt. Die »Synapsenschaltung« auch Lernmuster, werden nun über »gewichtete Kreisformationen«, grafisch dem Spieler intuitiv im Frontend HUD vgl. »Mitwachsende dynamische UXD Interfaces ab S.229 & ff« und in Echtzeit angezeigt. An dieser Stelle seien die sogenannten »Brückenschaltungen« erwähnt, dem Instrumentarium und Äquivalent zu den klassischen Charakter Builds, hiesiger MMOs.

33.1.2 — Synapsen

Synapsen in {{Antares Open World}} sind »Massenschwerpunkte« (Kreiszentren) im gesamten »Wissensraum«. Sie bilden den Ausgangspunkt einer neuen objektorientierten »Interaktion« (Handlung) und sind die »Endpunkte« einer »Assoziation«.

33.1.3 — Lernmuster, Laufzeit & Malus

Der Grundgedanke situiert sich aus der Annahme, dass Methoden und Muster im Großen, sowie im Kleinen adaptierbar sind vgl. »Mandelbrotbäume«.

Um die Idee der »Synapsenschaltung« zu verstehen, möchte ich an unser Sonnensystem vgl. »Antares Sonnensystem (Universum) ab S.253 & ff«, erinnern. Alle Planeten umkreisen auf entsprechenden »Bahnen« in Abhängigkeit aller Parteien im System einen »Massepunkt«.

Nun stellen wir uns vor, dass jede »Synapse« in Form eines zweidimensionalen Kreises, parametriert auf einem »Plot« (Plateau des Wissens) im »Interface« dargestellt wird. Hierbei entspricht solch ein Kreis (Synapse) dem »Wissensraum« der Fläche des dargestellten Kreises. Je größer der Kreis, je größer der Wissensraum und damit sein Einfluss auf das gesamte System. Mit der Zeit können weitere Synapsen (Kreise) im »HUD« Plot über die Abwicklung der »Nachlernphase« entstehen.

Über Bildung neuer »Assoziationen«, dargestellt über die »Verbindungslinien« von Massenschwerpunkten (Synapsen), können die »Einflussbereiche«, persistent gefestigt werden. Alle so gefestigten Synapsen bilden die Setups (Builds) der Skills (Handlungen) vgl. »Genetisches Erbe (Setup & Builds) ab S.185 & ff«, welche über die »Brückenschaltungen« dargestellt werden können. Sollten sich zwischen den Kreisen »Schnittmengen« bilden, so wird die neu gebildete Synapse nun in Abhängigkeit der Schnittmenge gewichtet, diese nun eine Bahn um den Schwerpunkt der größeren Schnittmenge ziehen. Die so gebildete Synapse, umläuft nun auf der Kreisbahn der »Elternsynapse«. Wir simulieren hier eine Art »Zahnradgetriebe« vgl. Planetensystem (Sonnensystem), respektive die kosmische Ebene »Antares World Engine (AWE) ab S.27 & ff«, in der obersten Spielebene. Der Radius zwischen Synapse und Massenschwerpunkt gibt die Assoziation (Verbindung) zwischen diesen Interaktionen aus. Vergleichen wir zum Beispiel »Kräuter pflücken«, mit der nun gebildeten Assoziation, gleichzeitig diese Kräuter nun auch identifizieren zu können.

Der »Synapsenaufbau« (Nachlernphase) zeigt sich durch »Rechtsumläufe« um den »Massenschwerpunkt«. Gegensätzliche Umläufe, zeigen einen »Verlust des Einflusses auf die Elternsynapse«, und damit einen »Verlust an Wissensraum«. Jedoch nicht an gelernter Erfahrung. Im Laufe eines Charakterlebens wird der zur Verfügung stehende Raum des Plots (gesamter Wissensbereich), mit allen bis dato trainierten Skills (Interaktionen), über die »Synapsen« interaktiv und dynamisch geplottet. Über eine Vielzahl von Parametern, kann der Spieler durch die »Learnings«, Einfluss auf die entstehenden synergetischen Effekte nun nehmen.

33.1.4 — Queue Steuerung

Unseren »Wissensraum«, also die maximal mögliche »Ausbreitungsmöglichkeit« von erlerntem »Erfahrungsgut«, definieren wir anhand von Queues. Eine »Queue« (Warteschlange) begrenzt einen zeitlich endenden Raum, welcher in »Echtzeit« simuliert wird.

Eine Queue wird im 2-dimensionalen Raum über ihre Parameter definiert...

Für jede objektorientierte Handlung (Interaktion) in {{Antares Open World}}, wird die Eigenschaft »Queue« für die Verkettung des automatisierten Lernens systemübergreifend, zur Verfügung stehen.

33.1.5 — Begabungsoptimierung (Learnings)

In {{Antares Open World}} verstehen wir unter der »Begabungsoptimierung«, die angeborenen Stärken differiert aus dem »Genpool der Attribute« des Charakters in Synergie, global über die »Plateaus des Lernens«, dem Wissenspool effizient zuzuführen. Die sogenannten Learnings (Skills zur Optimierung des Lernens), helfen dem Charakter bei der Methodik zur Selbstfindung.

Unter Learnings verstehen wir in {{Antares Open World}}, den Oberbegriff (Synonym), spezielle Skills aus der Kategorie »Lernmanagement«, dem Charakter vgl. »Charakter Management ab S.79 & ff« zu ermöglichen, effizienter und auf dem Spieler zugeschnittene Bedürfnisse seine Lernmethoden über die »Lernkurven«, optimieren zu können.

Die Learn Skills (Learnings) auch Begabungsoptimierung nehmen den direkten Einfluss über die Attribute.

Eine Queue wird im 2-dimensionalen Raum über ihre Parameter definiert werden...

33.1.6 — Gears of Activity (TUC/TUL)

Unter dem Akronym »TUC« verstehen wir die Bezeichnung »Time under Control«, welche die Zeitspanne misst, in welcher der Charakter mit einer Ressource, Objekt oder Person interagiert (Arbeitszeiterfassung). Unter dem »MaxTUC« siehe auch »TUC« versteht man, den »maximal möglichen Wissensraum«, welcher über eine »Interaktivität« (Handlung) vgl. »Aktivitäten & Kontingente (Interaktion) ab S.265 & ff«, gefüllt werden kann.

33.1.7 — Nachlernphase

Unter der »Nachlernphase« verstehen wir in {{Antares Open World}}, das Zurückticken der aufgebauten »Queue« eines oder mehrerer Skills. Ein Tick entspricht hierbei einer Echtzeit-Sekunde in Abwesenheit (Offline) des Spielers, mit welcher pro Tick eine Menge X an Erfahrung auf die Kreisfläche der Synapse im »Wissensraum« gebucht wird.

33.1.8 — Skillbalken

Der »Skillbalken« eines Skills wird über die »Kreisfläche« (Wissensraum) mit seinem Maximum moduliert. Der »Füllstand« errechnet sich über den aktuellen »IST« Zustand der zurücktickenden »Queue« in der »Nachlernphase«. Dieser wird wiederum als »Min/Max« Anzeige im Skillbereich der »Brückenschaltung«, grafisch dargestellt.

33.2 — Konditionierung

Im Kampfsystem vgl. »Kampfsystem ab S.355 & ff« selber, kommt das Attribut »Kondition«, welches über Mechanik des Konditionierens, geprägt wird zum Einsatz. Macht ein Lebewesen etwas in »Routine«, so wird er erfahren im Umgang mit diesen Handlungen. So der Wecker, der morgens 2 Sekunden vor dem Klingeln intuitiv ausgeschaltet wird, oder ein Geruch welcher uns zum Essen zwingt. Dieser Mechanik bedienen wir uns auch in {{Antares Open World}}.

Das Konzept konditioniert Charaktere und bereitet diese auf alle »Eventualitäten« vor. Im Kampf selbst, wird über ein interaktives Kampfsystem mit »Kollisionsabfrage« und spezifizierungsfähiger »Hitbox« im »Baukastensystem« gearbeitet. Das Konzept wird in späteren Kapiteln detailliert in das antarianische Kampfsystem eingehen. Sollte ein Spieler die aktuellen Fähigkeiten des Charakters, falsch beurteilen, in Fallen laufen vgl. »Beobachtung & Nachstellen (Stalking) ab S.375 & ff«, oder unachtsam sein, so wird dieser nach den Kriterien der geltenden physikalischen Mechaniken, auf schadhafte Kollision im Signaturradius vgl. »Signaturen ab S.161 & ff« geprüft. Konsequenterweise wirkt sich dies auf den »Lebensmut« aus, falls permanent versucht wird gegen »Wirkung und Ursache«, neue Theorien zu begründen.

Siehe auch

Module: Ase Docs 00.16.32 [feat] Author: Jan Ohlmann (antarien.com@gmail.com) Co-Author: Claude Code (Anthropic) Created: 2026-02-22 Updated: 2026-02-22 Status: Kuratierte Version — Skillsystem & Progression (PortalViewer DSL)