Инструмент создаёт коллаж из игр Steam, где размер зависит от времени в игре

Появился новый инструмент, который превращает библиотеку игр пользователя Steam в персонализированный коллаж.

На этом изображении визуальный размер каждой игры напрямую связан с временем, проведённым в ней — игроки сразу видят, какие игры забрали у них больше всего часов. «Долгоиграющие» фавориты занимают центральное место, а наименее популярные проекты соответственно уменьшены.

Изначально инструмент был представлен пользователем Reddit 23 октября. Хотя идея понравилась сообществу, многие выразили обеспокоенность вопросами конфиденциальности. Пользователи не решались вводить данные своего аккаунта Steam (особенно имя пользователя или привязанную информацию) в непрозрачный закрытый инструмент.

В ответ на эти опасения другой пользователь Reddit разработал веб-приложение с открытым исходным кодом под названием playtime-panorama.

Этот открытый инструмент уже опубликован на GitHub. Он использует общедоступные данные API Steam, позволяя любому желающему сгенерировать свой персональный коллаж.

Благодаря открытому коду разработчик полностью снял проблемы с конфиденциальностью — пользователи могут проверять, аудировать и даже запускать инструмент локально на своём компьютере.

Веб-версия автоматически масштабирует изображения игр в зависимости от времени, проведённого в них:

Визуализация: игры с наибольшим временем играют доминирующую роль в коллаже.

Механизм масштабирования: инструмент использует нелинейную кривую масштабирования, чтобы гарантировать, что «рекордсмены» по времени не займут всю картинку, а игры с небольшим временем также получат своё место.

После решения проблем с конфиденциальностью инструмент получил массу положительных отзывов. Владельцы обширных библиотек Steam начали активно делиться своими коллажами. Для использования инструмента необходимо, чтобы профиль Steam был настроен на публичный режим.

ИИ: Интересный инструмент для визуализации игровых привычек. В эпоху, когда приватность данных становится всё более важной, подход с открытым исходным кодом выглядит правильным решением, которое может найти отклик у русскоязычных геймеров.