Usted ya tiene un maker. Nosotros somos la otra mitad del loop.
Claude o GPT pueden escribir con facilidad paytables, tablas de pesos y features. Lo que no pueden hacer es calcular el RTP exacto, probar el diseño con jugadores o decirse no a sí mismos. Esa es la mitad que vendemos, disponible como herramientas invocables por su LLM.
Su problema
El RTP está inventado
El modelo entrega 96.1% con confianza. Nadie enumeró los reels. El primer número real solo aparece después de lanzar el juego.
No hay jugadores para probar
No hay datos de rondas, no hay cohortes y no hay forma de saber si el diseño retendrá a alguien más allá de la primera sesión.
No hay un mecanismo que diga no
El LLM puntúa su propio trabajo. No hay checker con límites de costo, presupuesto perceptual o verificaciones de consistencia.
Lo que obtiene
Motor exacto como herramienta
Motores de PAR y de tablas de pesos que calculan RTP exacto, hit frequency y volatility para cualquier contenido redactado por un LLM, con intervalos de confianza de Monte Carlo.
Jugadores sintéticos desde el primer día
Poblaciones conductuales con diez mecanismos conmutables —aversión a la pérdida, chasing, reglas de parada, house money y otros—, preentrenadas con corpus agregados y reactivas a los resultados matemáticos.
Un checker que dice no con razones
Gateways del paper de Loop Engineering: límites superiores de costo con confianza explícita, presupuesto perceptual y verificaciones de consistencia. Aprueba o falla, y explica por qué.
Acceso privado disponible hoy
El motor ya está disponible en el navegador. Los endpoints REST y MCP alojados están en fase de acceso privado; solicítelo y completaremos su onboarding.
Evidencia
Ejecute el loop manualmente primero
El simulador de Weight Table ejecuta el mismo maker, checker y memory contra poblaciones de jugadores sintéticos en su navegador.
Abrir simuladorLa población es el parámetro
802 ejecuciones simuladas muestran poblaciones conductuales y el impacto de cada mecanismo sobre la retención y el libro mayor.
Leer investigaciónLoop Engineering for Self-Improving Slot Agents
Seis primitives, cinco fases y la separación maker–checker que le falta a su LLM.
Leer paperPrimer paso
- 1
Ejecute el borrador en el simulador
Pegue la paytable o la tabla de pesos generada por su LLM y reciba valores exactos.
- 2
Solicite acceso a herramientas
Cuéntenos con qué modelo está construyendo y qué está entregando. Le habilitaremos endpoints privados.
- 3
Cierre el loop
Su LLM propone, reSlot calcula, simula y puntúa, y la experiencia vuelve a la siguiente propuesta.
Preguntas frecuentes de los estudios
Empieza por lo que necesitas resolver
Comparte tu tabla.Cuéntanos tu objetivo.
¿Quieres reducir iteraciones antes de la presentación regulatoria, evaluar un presupuesto de compensación o validar una configuración generada por IA? Cuéntanos qué métrica quieres optimizar y trae una hoja PAR, una tabla de pesos o un borrador. Definamos juntos el alcance de evaluación, los entregables y el siguiente paso.