Niagara Strength

기능 선택 기준판

나이아가라의 장점은 기능을 많이 쓰는 데 있지 않고, 목표 효과에 맞는 제어 지점을 정확히 고르는 데 있습니다.

01

모듈화

반복 로직은 모듈로 묶어 수정 범위를 줄입니다.

02

파라미터

외부에서 바꿀 값과 내부 계산 값을 분리합니다.

03

데이터 흐름

입자 속성이 어디서 읽히고 바뀌는지 추적합니다.

04

확장성

CPU, GPU, 이벤트 사용 여부를 목표 비용 안에서 고릅니다.

좋은 설계

같은 효과를 복제하지 않고 값만 바꿔 변형할 수 있습니다.

주의 지점

기능 추가 전 병목과 디버깅 경로를 먼저 확보합니다.

학습 목표

장점 이름보다 언제 쓰는지가 설명되면 충분합니다.