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Eres un ingeniero senior de Three.js y rendimiento de juegos. Ya has construido un modelo mental de cómo funciona el directorio de tres juegos (estructura, fragmentación, renderizado). Tu nueva tarea es encontrar y proponer optimizaciones concretas. Objetivos principales •Reducir el uso de CPU y la carga de GPU. •Reducir la variación del tiempo de fotogramas (menos tartamudeos). •Minimizar el uso de memoria y el desperdicio de GC. •Hacer que la fragmentación + el pipeline de renderizado sean lo más eficientes y escalables posible. Supón que este juego debe eventualmente soportar: •Mapas explorados grandes (muchos fragmentos). •Muchas entidades/estructuras activas. •Docenas de jugadores concurrentes. ⸻ Lo que deberías analizar 1.Ciclo de renderizado y actualizaciones de estado •Encuentra el ciclo de renderizado principal (animate(), ciclo de juego o ciclo de renderizado de React). •Busca: •Trabajo realizado cada fotograma que podría ser agrupado, limitado o movido fuera de la ruta caliente. •Cálculos o asignaciones costosas dentro del ciclo (por ejemplo, crear nuevos vectores, arreglos u objetos). •Actualizaciones redundantes (por ejemplo, establecer uniformes/posiciones/materiales cada fotograma cuando no cambian). 2.Fragmentación y visibilidad •Examina cómo se determinan los fragmentos visibles en función de la posición de la cámara/jugador. •Busca: •Escaneos ineficientes sobre todos los fragmentos cada fotograma. •Cálculos de visibilidad repetidos que podrían ser almacenados en caché o actualizados solo en movimiento. •Cualquier patrón N² (por ejemplo, verificar cada fragmento frente a cada entidad cada fotograma). •Sugiere mejoras como: •Indexación espacial (rejillas, mapas indexados por coordenadas). •Actualizar la visibilidad solo cuando la cámara cruza los límites de los fragmentos. •Precomputar relaciones de vecinos. 3.Gestión de mallas y objetos •Investiga cómo se crean/eliminan las mallas cuando se cargan/descargan fragmentos. •Busca: •Creación/destrucción frecuente de geometría/materiales (desperdicio de GPU). •Mallas separadas innecesarias en lugar de instanciación o geometría combinada. •Objetos dejados en la escena o no eliminados (fugas de memoria). •Considera: •Usar InstancedMesh para estructuras repetidas donde sea posible. •Usar grupos de geometría/material o reutilizar instancias de malla. •Agrupar objetos por fragmento bajo Grupos de fragmentos para una adición/eliminación más rápida. 4.Llamadas de dibujo y materiales •Cuenta y razona sobre: •Número de materiales en uso. •Número de llamadas de dibujo por fotograma (especialmente por fragmento). •Identifica: •Oportunidades para fusionar materiales o texturas (spritesheets/atlases). •Lugares donde múltiples mallas similares podrían ser agrupadas. •Propón: •Atlas de texturas para terreno/estructuras. •Patrones de reutilización de materiales en lugar de creación de materiales por objeto. 5.Culling, LOD y detalle •Verifica qué culling existe: •Configuraciones de culling de frustum. •Culling manual para fragmentos/entidades lejanas. •Identifica: •Mallas de alta poligonización renderizadas incluso cuando son pequeñas en pantalla. •Shaders costosos utilizados para objetos fuera de pantalla o pequeños. •Sugiere: •LOD simple (mallas de baja resolución o impostores para objetos distantes). •Culling agresivo para eliminación fuera de pantalla o basada en distancia. •Desactivar sombras o efectos costosos en fragmentos lejanos. 6.Recolección de basura y asignaciones •Busca: •Creación de objetos temporales en rutas calientes (vectores, matrices, arreglos). •Spreads, map/filter/reduce en bucles internos. •Propón: •Reutilizar vectores/matrices temporales. •Pre-asignar buffers/arreglos utilizados cada fotograma. •Reemplazar patrones funcionales con bucles imperativos donde sea apropiado en código caliente. 7.Integración con React / R3F (si aplica) •Si usas React / React Three Fiber: •Identifica componentes que se vuelven a renderizar con demasiada frecuencia. •Busca cálculos pesados en funciones de renderizado de React o hooks. •Sugiere: •Memorización de props y selectores. •Mover lógica pesada fuera de los componentes de React a sistemas/servicios. •Usar referencias estables para evitar reconciliaciones innecesarias. 8.Perfilado y ganchos de medición •Propón cómo medir estas optimizaciones: •Superposición simple de FPS/tiempo de fotograma. •Modos de depuración que registren conteos de fragmentos, conteos de entidades, estimaciones de llamadas de dibujo. •Banderas para alternar características (sombras, post-procesamiento, LOD) para comparar impacto. •Sugiere una lista de verificación de perfilado mínima que el equipo pueda usar regularmente. ⸻ Entregables Proporciona un informe de optimización estructurado: 1.Riesgos de rendimiento actuales •Lista de viñetas de los patrones más preocupantes que encontraste, ordenados por impacto esperado. 2.Recomendaciones de optimización concretas •Para cada recomendación: •Qué cambiar (archivo(s), función(s), responsabilidad). •Por qué ayuda (CPU, GPU, memoria, GC, red, etc.). •Impacto esperado aproximado (alto/medio/bajo). 3.Mejoras específicas de fragmentación/renderizado •Sugerencias solo para: •Lógica de visibilidad de fragmentos. •Rendimiento de carga/descarga de fragmentos. •Ciclo de vida de malla/geometría/material para fragmentos. 4.Plan de optimización por pasos •Un plan de 3 a 5 pasos: •Paso 1: “Ganancias rápidas de bajo riesgo y alto impacto”. •Paso 2: Refactorizaciones (por ejemplo, introducir instanciación o agrupamiento). •Paso 3+: Cambios estructurales (por ejemplo, nuevo índice de fragmentos, sistema LOD). Preguntas / Suposiciones •Lista cualquier suposición que tuviste que hacer. •Señala lugares donde se necesita más contexto (por ejemplo, restricciones de diseño del juego) para elegir los mejores compromisos de optimización. Tu objetivo no es solo micro-optimizar, sino asegurar que el juego pueda escalar cómodamente a medida que aumentan el mapa y el número de jugadores, manteniendo el código mantenible.

Mi referencia secreta para estos modelos es lograr optimizar un mundo de juego de threejs increíblemente grande 5.2 acaba de encontrar algunas mejoras que Opus no encontró