Assembler
Construire un comportement visuel sans être bloqué par la syntaxe.
Le jeu
Prépare ton tour. Observe ton robot. Recommence.
Learn From Scraps est un jeu stratégique par niveaux au tour par tour : tes programmes décident des actions, des déplacements et des réactions de ton robot.
La boucle complète
Le joueur ne pilote pas directement le robot pendant le combat.
- Assembler des actions et règles.
- Lancer le tour avec les points d’action disponibles.
- Observer le combat, le terrain et les effets.
- Corriger le programme pour le prochain tour.
Des blocs vers LiteralScraps
Trois paliers permettent de gagner en autonomie.
Comprendre
Observer la traduction des concepts et des blocs.
Optimiser
Passer progressivement à LiteralScraps pour des stratégies complexes.
Combat, perception et adaptation
Déplacements, attaques, support, terrain, santé, effets de statut et conditions de victoire sont exécutés par le moteur.
- Les actions consomment des points d’action selon les règles du jeu.
- Les scripts peuvent lire tuiles, positions et entités.
- L’observation transforme le résultat en information pour la stratégie suivante.
Contenu exact de l’alpha
La référence publique est l’alpha Windows gratuite publiée sur itch.io.
- Plateforme : Windows.
- Accès : téléchargement gratuit via itch.io.
- Documentation joueur, LiteralScraps et référence des blocs.
- La campagne narrative complète n’est pas démontrée dans le build public.
Alpha publique
La version publique est accessible sur itch.io, sous réserve des prérequis indiqués par la page de téléchargement.
Synchronisation blocs-texte
La synchronisation est documentée avec un avertissement alpha : des pertes de blocs ont été signalées lors de certains allers-retours.
Multijoueur
Des fondations existent, mais aucun duel public n’est annoncé dans l’alpha.
Vision compétitive
Bots, matchs, Colisée, classement et classes avancées appartiennent à des étapes séparées de développement.
- Ne pas annoncer de tournoi ou de classement disponible.
- Le sandbox et les classes Base, Tank, Glass Cannon et Speedster restent à valider.
Lire un combat
Un combat se lit comme une expérience : chaque tour fournit des indices sur la relation entre le programme et le résultat.
- Les points d’action limitent les choix réalisables pendant le tour.
- La position, l’orientation, les obstacles et les entités visibles influencent la décision.
- Une action de contact, de ligne, de projectile ou de zone suit son pattern configuré.
- Les effets overheat et short-circuit peuvent modifier plusieurs tours.
- La journalisation et l’action say() servent à comprendre une stratégie qui ne produit pas encore le résultat attendu.
Les axes d’apprentissage du jeu
La vision de progression peut organiser les problèmes de programmation par familles de situations.
Déplacement
Choisir une direction, gérer l’orientation et préserver assez d’AP pour la suite du tour.
Attaque et défense
Comparer portée, coût, dégâts, position et possibilité de se repositionner.
Perception et chemin
Lire les tuiles et les entités, puis construire une décision adaptée à l’environnement.
Ce que l’alpha ne promet pas encore
La référence publique reste l’alpha Windows gratuite sur itch.io.
- La campagne narrative complète n’est pas démontrée dans le build public.
- Les duels multijoueurs, les résultats serveur et la publication complète de bots restent à valider de bout en bout.
- Le sandbox, le Colisée, le classement et les classes avancées appartiennent à la vision future.
- Les coûts, effets et comportements détaillés doivent être confirmés sur la version itch.io testée.
Prêt à essayer ?
Télécharge l’alpha publique ou commence par la documentation.