すべての操作配置を勘で決めるのは終わりです。
BindIQは現在の配置、キーボード、マウス、到達範囲を比較し、理由の見える3つの案を作ります。
平均的なプレイヤーではなく、自分の机を設定します。
編集可能な初期モデルであり、公式設定ではありません。
ローカルプロジェクト
BindIQが評価する配置を作成します。
カスタム操作と関係を追加
テンプレートにないゲームやモードのモデルを作成します。
実際に届く範囲をモデルへ教えます。
範囲を選び、キーをクリックまたは押します。スコアは変わりますが、人間工学的診断ではありません。
ブラウザで観測する同時押し確認
2～6個を選び同時に押します。ブラウザが受信したイベントのみを報告します。
BindIQが守る判断基準を選びます。
変更を最小化
明確な競合や大きな負担がない限り、慣れた配置を維持します。
競技的フロー
同時操作、高優先度の到達性、連続操作を優先します。
快適性優先
変更を許容して、遠いキーや同じ指の連続負荷を減らします。
すべてのトレードオフが見える3つの回答。
変更理由
3案のすべての操作を比較
| 操作 | 現在 | 変更を最小化 | 競技的フロー | 快適性優先 |
|---|
学習しやすさテスト
変更キーのローカル記憶テストです。ゲーム技能は測りません。
乱れた割り当てから検証可能な判断へ
BindIQは3段階の管理された手順として使います。
本当の競合を探す
各操作を実際の状況でモデル化します。
筋肉記憶を守る
移動、ジャンプ、重要なキーを固定します。
1案ずつ試す
比較し、旧設定を保存し、トレーニングで検証します。
BindIQが計算すること、判断できないこと
物理キーコード、公開された座標モデル、優先度、競合、同時・連続操作、自分の到達範囲、慣れた配置を変えるコストを使います。手の大きさ、反応時間、技能、ゲーム内部の処理は測定しません。
決定論的
同じプロジェクトと戦略は同じ結果になります。生成AIやリモート推論はありません。
強い制約を優先
固定、利用できないボタン、避ける入力を先に処理します。読込データは制限・検証されます。
ゲーム内で確認
高スコアは性能保証ではありません。訓練モードで1案ずつ試し、以前の配置を保存してください。
公開表は再学習、到達、指負荷、関係、回避入力、競合の重みを示します。
慣れたキーを動かす前の質問
BindIQはゲーム設定を変更しますか？
いいえ。ゲームファイルを読み書きできません。提案は手動で設定してください。
最高スコアが必ず最善ですか？
いいえ。宣言したモデル内の比較です。快適性、アクセシビリティ、筋肉記憶はゲーム内で確認します。
なぜ3つの案がありますか？
配置には相反する目標があります。3戦略でトレードオフを隠さず示します。
