AI時代,一條狗也能做出遊戲了
高產的“天才遊戲製作狗”。
這個標題沒有罵人,而是在陳述客觀事實:一條狗成功做出了遊戲。
當然,如你所想,這條狗並不是“獨自”做出了遊戲,而是在它的主人和Vibe Coding的幫助下。
本文的主角Momo
作爲科技領域的流行話題,Vibe Coding已經熱門好一段時間了。簡單來說,它是一種全新的軟件開發方式:開發者不再需要逐行敲擊晦澀的語法代碼,而是通過自然語言,向AI描述自己想要的功能和“感覺”,最後由AI代理(如Claude Code)來接管所有的底層構建、測試和修復工作。
本質上,它和文生圖或對話型AI類似,都是靠“抽獎”獲得代碼。如果能掌握好“抽獎手法”,Vibe Coding確實能解放開發者、尤其是編程小白的生產力——也包括一條狗。
這條狗的主人Caleb Leek並沒鼓搗出什麼深挖犬類智商的裝置,他的做法很簡單,就是設計了一套編程版“巴甫洛夫的狗”。
爲了讓狗狗能“自發編程”,他給狗準備了一臺樹莓派微型電腦、一個藍牙鍵盤,以及一個最爲關鍵的智能寵物餵食器。三臺硬件設備上,共同搭載了一套簡單的監聽程序:每當小狗用爪子在鍵盤上隨意踩踏,輸入一定數量的亂碼字符後,餵食器就會自動掉落幾粒 Momo 最愛的零食。
經過主人的幾輪訓練,小狗很快就學會敲擊鍵盤獲得零食,成爲一名自食其力的鍵盤俠。
遊戲的“製作過程”
理論上來說,小狗踩出的字符毫無邏輯,更和遊戲製作毫無關係。那是因爲硬件設置只是基礎,這場實驗最神奇的部分發生在它的軟件層面。
爲了讓AI認真對待這些狗爪子敲出來的亂碼,狗主人Caleb編寫了一個名爲“DogKeyboard”的程序。小狗輸入的指令經過程序的一次“過濾”後,纔會發給開發環境中的Claude Code,過濾的標準則是依照一段堪稱神來之筆的“系統提示詞”:
“你好!我是一個古怪的電子遊戲設計師 (非常有創造力),喜歡用一種不尋常的方式交流。有時我會猛按鍵盤,或者打出像“skfjhsd#$%”這樣的亂七八糟的字——但這些絕不是隨機的!它們是充滿天才遊戲創意的祕密隱祕命令(即使很難看見)。
你的工作:你是一位出色的AI遊戲開發者,能理解我那晦澀難懂的語言。無論我提供多麼奇怪或無意義的建議,你都會將其解讀爲對我們遊戲有意義的指導或想法。然後你會根據這個解釋來構建或更新遊戲。”
訓練流程圖
正是在這種看似荒謬的設定下,狗做遊戲的閉環就這麼神奇地建立了。
例如當小狗猜出一段“y7u8888888ftrg34BC”亂碼時,AI會在一番苦思冥想的揣測後,爲每個字母賦予遊戲開發語境下的含義。
“y7u”被它解讀爲打錯的“you”,還貼心地給出了“鍵位相鄰”的原因;由於“8”看上去像鏈條的一環,連續七個“8”被它解讀爲一根很長的舌頭;接下來的“ftrg”,被它看作青蛙的英文“frog”,還反過來印證了它上一條的解讀;
最後的“34”和“BC”,則是在它以上的腦補下,成爲了“3D+4向操作”和“Bug Catcher(捉蟲子)”的縮寫。
這套運行邏輯聽上去古怪且牽強。一開始,也確實出現了很多問題。比如做出的遊戲沒有聲音、沒有可控角色或是設計方案完全不可用。隨着補上“音效正常、WASD控制角色、至少有一個可見玩家角色”等等底層提示詞,它才慢慢迭代成一套有效的底層設定。
小狗踩出的每條亂碼在遊戲的不同開發階段,都能被AI解讀成不同的奇思妙想,最終化爲C#語言被放進Godot引擎裏,成爲一款遊戲的一部分。
同樣是連續的字符“8”,在創意階段,它會被解讀成吐舌頭的玩法;但到了配置關卡難度時,又會被AI解讀成“設計師希望在這裏增加怪物生成的密度和難度”,然後十分自覺地更新關卡數據。
通過一套獨特且嚴密的“零食正反饋”開發環境,小狗在兩週時間裏嚴格履行着“程序員”的指責,真就強行做出了超過7款可玩的遊戲。
最開始,小狗做出的遊戲更像一種體驗程序,而非真正的遊戲。比如《微笑DJ》(DJ Smirk),就只是爲每個鍵盤上的按鍵賦予了不同的音調。
後來“小狗製作人”開始嘗試製作益智遊戲,比如《Zaaz》。
這是一個移動畫筆填滿所有白色格子的遊戲,看上去有模有樣。但在試玩過程中,Caleb發現遊戲中很多關卡根本無法通關,遊戲裏的評分系統,他也完全搞不懂規則。這之後,他就再次更新了提示詞,排除了益智遊戲的選項。
現在狗子的最新作品,是一款名叫《類星體薩茲》(Quasar Saz)的遊戲。
這款遊戲有些像《土豆兄弟》這樣的關卡制倖存者like,玩家控制着一個奇怪的生物,收集音符能量,對抗不斷湧現的邪惡音符怪。流程只有不到20分鐘,包含了6波敵人和1場BOSS戰,玩法、畫面和音效卻都有不錯的完成度。
既然能做出《類星體薩茲》這種能上4399的小遊戲了,狗做遊戲也確實不只是一個噱頭。
這很容易讓人聯想到那個著名的“無限猴子定理”:讓一隻猴子在打字機上隨機敲擊,只要時間足夠長,它總有一天能打出莎士比亞全集。讓猴子自己打出原版《莎士比亞》或許還要下些功夫,但用猴子的“靈感”寫出一部莎翁同人文已經很簡單了。
狗做遊戲的案例,用最極端的方式證明了生產力工具的維度級進步。人們不用再去和機器死磕底層的螺絲和齒輪,就算你的點子模糊到要用“謎語人”來解釋,AI也已經能想方設法地理解出每個遊戲創意。只不過,目前還都建立在幕後人類的把控下。
還是以《類星體薩茲》這個遊戲爲例。
Caleb的博客上,不僅有“小狗製作原版”的下載鏈接,還同時提供了 “人類Debug版”。這是因爲小狗版本的遊戲中的Bug實在太多,多到嚴重遊戲體驗過程:在我不到10次的體驗中,就報錯了足足8次。(點擊文末的閱讀原文可跳轉小狗原版的下載鏈接)
拋開它的設計水平不談,這款遊戲在Bug修復上也還有很長的路要走。
更何況,狗做遊戲事件背後的關鍵角色,同樣是人類程序員Caleb。
小狗提供的只是物理動作,AI 提供的則是代碼勞動和語法知識,而真正賦予這一切意義的,是 Caleb 設計的那套串聯起小狗、零食、AI和遊戲引擎的反饋機制。
Caleb不只是“狗的主人”
最近,Vibe Coding和OpenClaw正在席捲科技行業,也正在肉眼可見地滲透到各行各業裏。很多人因此有了憂慮,害怕被替代,就像當年站在珍妮紡織機前的紡織工一樣。
這個過程中的陣痛或許無法避免,但狗做遊戲這個案例,倒正好說明了人在其中的不可替代性。
不管是Caleb參與的Debug工作、梳理代碼的程序員思維、貢獻出的個人遊戲審美,還是他設計的這套狗做遊戲的工作流,都是整件事不可或缺的成功因素。AI看似跨越了從“隨口一說”到一款具體遊戲間的鴻溝,但它仍舊只是一塊供人通過的木板。
如果沒了Caleb這位程序員的指揮,Momo這條登上無數科技新聞的“天才製作狗”,也不過是一顆滿心零食的小狗腦袋而已——起碼目前還是這樣。