Yazarlar, matematik ve takviyeli öğrenme (reinforcement learning) kullanarak, osu!mania, etterna, quaver ve stepmania gibi tüm Dikey Kaydırmalı Ritim Oyunları (VSRG) için evrensel bir hile geliştirdi. Bu hile, oyunlara özel hiçbir kod içermeden, sadece kayan notaları okumayı ve mükemmel zamanlamayla tuş vuruşları yapmayı öğrenen bir model üzerine kuruluydu. Beklenenden çok daha iyi sonuçlar veren bu sistemle, osu!mania'da dünya genelinde ilk 20 arasına girmeyi başardılar. İlginç bir şekilde, hileleri tespit edilemediği için, hesapları çoklu hesap şüphesiyle kapatıldı, doğrudan hile yaptıkları kanıtlanamadı.
Projenin en dikkat çekici yanı, yazarların topluluğa sosyal mühendislik yoluyla sızmasıydı. Üst düzey oyuncular, onların meşruiyetine kefil oldu ve hatta oynadıkları tekrarları analiz edip "insan gibi görünüyor" yorumunu yaptılar, oysa tek bir tuşa bile basmamışlardı. Bu deneyim, hile yapmanın en zor kısmının yazılımı değil, insanları kandırmak olduğunu gösterdi. Başlangıçta bir şaka olarak başlayan proje, kısa sürede her ritim oyununda yüksek sıralamalara, dünya çapında ilk 20'ye ve Python betiğiyle arkadaşlık kuran oyunculuklara dönüştü.
Makale, kodun yayınlanmayacağını ve amacın hileye teşvik etmek olmadığını belirtiyor. Bunun yerine, matematik, makine öğrenimi, tersine mühendislik ve sosyal mühendisliğin kesiştiği noktadaki bu ilginç teknik ve sosyolojik sorunları belgelemeyi hedefliyorlar. VSRG'lerin temel olarak aynı problemi çözdüğünü, yani notaların kaydığını ve oyuncunun doğru zamanda tuşa basması gerektiğini vurguluyorlar. Bu ortak yapı, evrensel bir hile çözümünü mümkün kıldı.
Bu çalışma, yapay zeka ve sosyal mühendisliğin birleştiğinde insan algısını ve oyun sistemlerini nasıl kolayca alt edebileceğini çarpıcı bir şekilde ortaya koyuyor.