🎯 Figure Triplets Demo (Match-3 с особыми фигурами)

📌 О проекте

Прототип мини-игры в духе “собери три”:

• На поле сверху с заданным интервалом спавнятся фигуры разных форм и цветов, которые падают в контейнер.
• Игрок кликом добавляет фигуры в Action Bar (полоска слотов сверху).
• Когда в баре появляется триплет (форма + цвет + категория сладости), они удаляются, может триггерить спец-эффекты.
• Победа — когда на поле не осталось активных фигур. Поражение — когда Action Bar переполнен.

✅ Реализовано

Игровая логика:

• TripletSpawnListProvider — генерация списка спавна группами по 3.
• FigureSpawner — корутина спавна с интервалом и горизонтальным рандомом, возврат в пул по окончании.
• FigureBehaviour — отображение/физика/коллайдер, уведомления о матчах, интеграция со спец-поведением.
• ActionBarModel / ActionBarView — модель бар-слотов и UI отрисовка.
• WinLoseEvaluator / EndGame — экраны победы/поражения с плавной анимацией и рестартом.

Спец-поведения (расширяемые):

• Heavy — увеличивает гравитацию, настраиваемая величина.
• Sticky — «прилипает» к ближайшей фигуре в радиусе.
• Explosive — при совпадении убирает соседние элементы в Action Bar.
• Frozen — блокирует клик до N совпадений триплетов.

Архитектура:

• SRP/KISS/DRY: каждая сущность решает одну задачу (спавн, совпадения, представление UI, поведение).
• Пуллинг: ComponentPool + IPooledObject — чистая и безопасная реинициализация.
• События: читаемые делегаты без Action в публичном API.
• Константы: все числовые «магии» вынесены в const/SerializeField.

Расширяемость: добавление нового спец-поведения — без правок существующего кода (OCP).

🛠 Использованные технологии и подходы

• Rigidbody2D, Collider2D, CanvasGroup, Coroutine, SerializeField.
• Object Pooling: собственный пул компонентов с хуками жизненного цикла.
• Событийная модель: делегаты и события в совершённом виде глагола.
• Чистая архитектура: отделение данных (FigureData) от поведения и визуализации.
• Тестопригодность: инверсия зависимости для RNG, фабрики, адаптеры вместо прямого включения/выключения компонентов.
• Производительность: минимизация аллокаций при спавне/удалении через пул; короткие корутины и простые структуры данных.

Опционально: проект подготовлен к DI (Zenject).