ET é um framework de desenvolvimento de jogos dual-end baseado em Unity3D para cliente e C# para servidor, suportando arquitetura distribuída, mensagens Actor, corrotinas, hot update e desenvolvimento assistido por IA.
Código aberto. Novas possibilidades.
Descubra projetos open source de qualidade, envie projetos anonimamente e reivindique e edite seu próprio projeto.
Um pouco de curiosidade. Um mundo de código aberto.
THE FIRST COLLECTIONNakama é um servidor de backend de jogo de código aberto da Heroic Labs. Ele fornece usuários, armazenamento, gráfico social, chat, multiplayer em tempo real e por turnos, tabelas de classificação, torneios, festas, validação de compra, notificações e código de tempo de execução.
Band BoomBox é um jogo de ritmo 2D gratuito e de código aberto, desenvolvido com Unity, focado em multiplayer cooperativo para controles. Oferece mais de dez músicas com várias dificuldades, jogo local para até seis jogadores, multiplayer LAN experimental e um editor integrado para músicas personalizadas.
Airtest é um framework de automação de UI multiplataforma para jogos e aplicativos, usando reconhecimento de imagem para localizar elementos sem injeção de código. Suporta Android, iOS e Windows, com ferramenta GUI (AirtestIDE) e CLI para executar casos de teste.
Takatora é uma ferramenta de automação de build local-first para desenvolvedores de jogos que utilizam Unreal, Unity ou Godot, oferecendo recursos semelhantes a CI sem a necessidade de um servidor dedicado ou infraestrutura.
Uma ponte MCP para Unity projetada para coworking entre humanos e agentes, permitindo que agentes de IA interajam com uma sessão do Unity Editor em tempo real.
SDK Unity do Aptabase permite análise com foco em privacidade para projetos Unity. Rastreie eventos personalizados, capture erros e crashes, e integre com o dashboard do Aptabase para aplicativos mobile, desktop e WebGL.
O Unity ML-Agents Toolkit é uma estrutura de código aberto que permite que jogos e simulações sirvam como ambientes para treinar agentes inteligentes usando aprendizado por reforço profundo e aprendizado por imitação, com implementações baseadas em PyTorch.