【Translation】我教会了我家狗子用 AI 做游戏

"对博文 I taught my dog to vibe code games 的翻译，原作者 Caleb Leak 。原标题直译应该是“我教会了我家狗子用 AI 做游戏”。一个我喜欢的故事。"

原文标题《I taught my dog to vibe code games》。我小小地当了一下标题党，将它翻译为《我教会了我家狗子用 AI 做游戏》。

本文翻译已拿到原作者授权。为了方便没有技术背景的朋友阅读，我做了大量译注以及内容的调整与扩充，部分内容有删减。

原文地址：https://www.calebleak.com/posts/dog-game/。

太长不看版

过去几周，我一直在教我家那只 9 磅重的卡瓦普犬（骑士查理王猎犬与玩具贵宾犬的混种） Momo 去 Vibe Coding 游戏。

实现这一目标的关键在于告诉 Claude Code，一位只通过神秘谜语交流的天才游戏设计师正在给出指令，同时为 Claude Code 设置严格的防护机制，并在它的运行环境中构建大量用于自动化反馈工具。最终成果远超我的预期。这篇博文的后续内容会详细介绍相关的细节，包括它们是如何协同工作的。

这是 Momo 用AI编写游戏的视频：

整活动机

去年 12 月，我正在用 Godot 开发一个小型游戏的原型（译注：你可以理解为比 demo 更简单地、用于验证想法可行性地产物）。现在的我大量使用 Claude Code 进行编程，这个项目也不例外。当时的我启动了一项程序化网格生成任务（procedural mesh generation），回来时却发现Claude Code 的运行终端里出现了奇怪的输入内容：

看到这里的乱码，我的第一反应是：“我是不是遭遇了 NPM 供应链攻击？”（译注：NPM 是许多开发项目的运行依赖的包管理器，NPM 供应链攻击是通过污染对应包管理器的下载源，让开发者在安装对应运行依赖时，下载相关的恶意脚本攻击开发者的电脑。）

幸运的是，并没有（或者说，如果有的话，相应的病毒还在后台某处沉睡）。稍作搜寻后，我注意到放在键盘正后方的润唇膏从桌上消失了。很快，我在不远处同时找到了嫌疑犯——我家的狗子 Momo——和它叼走的完好无损的润唇膏。

当时我觉得这很有趣，我截了张上面的截图就继续工作了。直到几周后，我突然有了大把时间——1 月 13 日醒来时，我得知 Meta 又进行了一轮裁员，而我原本的研究工程师的职位被裁撤了。

自从被裁员后，我有了大把时间陪伴亲友。在和亲友讲述 Momo 在我键盘上敲敲打打的小趣事时，我不禁好奇："如果她真的把那些输入提交给 Claude 会怎样？我能让它做出些有意义的事情吗？"我决定一探究竟。以下是具体过程。

我是怎么做的？

简单来讲，我设计了这样的一个让 Momo 编程的环境以及相应的编程流程：

简单来讲，Momo 通过一台树莓派5 代理的蓝牙键盘进行输入。她的每次击键都会通过网络传输至 DogKeyboard——这是一个我用 Rust 编写的小型应用程序，它会过滤掉特殊按键（防止 Momo 一不小心触发一些不得了的组合键，例如一不小心把电脑关了），而后剩余内容转发给 Claude Code。当 Momo 输入了足够多内容后，DogKeyboard 便会触发智能宠物喂食器投放零食。而当 Claude 准备好接收更多输入时，会通过我外接的提示音告知她。这样子，Momo 为了去吃更多的零食，会不断地去敲击键盘指挥 Claude Code 为她编码游戏。

还有一些细节我暂且略过，但大体情况就是如此。从 Momo 敲下第一个键到生成可玩的版本，每款游戏通常需要 1 到 2 小时。所有游戏均使用 Godot 4.6 引擎开发，游戏逻辑 100%由 C#编写完成。

第一步：给 Claude Code 设置提示词

向 Claude Code 提交随机文本很容易，但没有设置过比较好的提示词的时候，这并无卵用，因为 Claude Code 会审慎地询问你的意见：

> y7u8888888ftrg34BC

● 看起来刚才那下可能是键盘误触了。如果有什么需要我帮忙的，尽管告诉我！

当然，可以通过告诉 Claude 这些文本有意义来解决这个问题。经过多次迭代，我发现这个开场白效果很好：

你好！我是一位古怪的游戏设计师 （超有创意的那种），我的交流方式与众不同。有时我会乱敲键盘或打出像“skfjhsd#$%”这样的胡言乱语——但 这些绝非随意之举 ！它们可是充满天才游戏创意的神秘暗号 （即便乍看之下难以察觉）。

你的职责： 你是一位杰出的 AI 游戏开发者 ，能够理解我隐晦的表达。无论我提供多么古怪或无厘头的输入，你都会将其解读为对我们视频游戏的有意义指示或创意 ，并据此构建或更新游戏 。

（译注：为了阅读效果我直接把提示词翻译了，对应的提示词原文可见：https://github.com/cleak/quasar-saz/blob/master/CLAUDE.md#user-input）

这段提示词相当长（你可以通过这里的链接去阅读完整的提示词：https://github.com/cleak/quasar-saz/blob/master/CLAUDE.md#user-input ），但我的核心思想就是上面的提示词所展示的那样。整个提示词的迭代过程比我预想的要经历更多次轮次，这些额外的调整主要是为了处理一些粗糙的边界条件。例如有时游戏会没有声音，有时玩家角色会消失不见，或者控制方案几乎无法使用。在我向提示词里设置了一份最低要求的检查清单——游戏的音频要能响、得支持 WASD 或方向键控制、至少有一个敌人或障碍物、要能看到玩家角色——之后，生成结果有了显著改善。

自此，教会我家狗子 Momo 用AI写游戏的进度开始飞速进展。结果虽不完美，但前景可期。我看出这是可行的，而剩下的问题都是我知道如何解决的。

第二步：给 Momo 一个键盘

直接将键盘插在我的 Windows 电脑上，让一只狗随意敲击似乎不是个好主意。因此，我准备通过树莓派（Raspberry Pi）来中转输入信号——它会将每次按键通过 UDP 广播到子网，然后 DogKeyboard （我前面特地为了 Momo 写的键盘信号过滤程序）接收这些信号，过滤掉一些危险按键，再将它们注入目标应用程序中。

对于键盘本身，我追求的是轻薄耐用。最初我选择了柔软的硅胶键盘，但 Momo 的姐姐 Hana（一只 19 磅的卡瓦普犬）几分钟内就在第一个键盘上咬出了洞。键盘的固定方式也是个难题——硅胶材质几乎无法粘附任何东西。我曾尝试用环氧树脂将一个键盘粘在木板上，然而不到十分钟，Momo 就把数字 6 键给扯了下来。

当我正认真考虑购买一款价值 400 美元、专为自助服务终端设计的防破坏金属键盘时，我决定先试试罗技的 Pebble Keys 2。结果很成功。Momo 很喜欢它，VHB 胶带能稳稳固定住它（不像之前的硅胶键盘），而且蓝牙连接意味着没有电线可供啃咬。

第三步：给 Momo 设置奖励机制

激励 Momo 很简单——只要食物奖励得当，她什么都愿意做。所以我真正需要的是一台带有 API 接口、能提供小份量、并且能使用我自己准备的零食（因为两只狗狗的胃都比较敏感）的投食器。

我最终选择了 Aqara 的 C1 智能宠物喂食器，它通过 Zigbee 协议进行控制。但是即便是它最小份量的为食设置，对于一只 9 磅重的小狗来说也太多了。为了防止 Momo 吃撑，我在每个食槽里预先放了一些零食，并跳过了料斗（hopper）的使用。这样一来，在重新填充之前，它只能提供 6 次喂食。但对于 Momo 来说，这足以让它玩一场寻食游戏了。

在 Windows 上直接使用 Zigbee 行不通——经过数小时的驱动和固件问题折腾后，我将适配器转移到了树莓派上，它立刻就能正常工作了。最终我定下来的流程是：DogKeyboard 通过 SSH 连接到树莓派，并运行一个脚本，该脚本会发送两条 Zigbee 命令：

{"serving_size":1}
{"feed":"START"}

简洁可靠。

第三步：为 Claude Code 设计更多工具

随着半成品游戏的数量不断增加，向 Claude Code 提供真实反馈的需求变得日益明显。它虽然已有单元测试和日志记录，但这些还远远不够。游戏能够构建并运行，却常常出现隐形玩家、界面故障或未连接的输入问题。而 Claude 对此一无所知。它需要能够亲眼看到并亲自试玩自己创造的游戏，这样才能够进行相应的改进。

我主要设计了这几个工具：

第一个工具很简单：一个简单的 Python 脚本，用于截取运行中游戏的屏幕截图。Claude 可以启动游戏，截图，然后查看标题屏幕是否真的渲染出来了，还是只是一个黑窗口。

第二个工具更有趣。我让 Claude 能够向运行中的游戏实例发送输入指令序列——比如"向左 3 秒，暂停 2 秒，向右一帧，开火"。它还能截取屏幕截图，并决定是否发送后续指令。这使 Claude 变成了自己的质量测试员。

这些工具无需任何改进——直接就能用。而 Claude 使用它们的方式让我惊讶。在测试某款游戏时，我观察到它完整通关了全部 6 个关卡，只为验证最终首领战是否正常运行。当发现生命值条未更新的问题时，它会返回代码层进行修复，重新启动游戏，并再次完整通关以确认修复效果。

我还从自己开发的其他项目中引入了几个其他工具：

场景代码检查工具。 Claude 有时会在 Godot 的 .tscn 文件中重复使用节点 ID 或生成损坏的资源引用，这会在运行时导致难以理解的错误。自从添加了在游戏启动前捕获这些问题的检查器后，我再也没有遇到过损坏的场景文件。
着色器检查工具。验证自定义着色器并向 Claude 返回具体错误信息，而不是 Godot 提供的模糊"着色器编译失败"提示。
输入动作映射器。一个用于正确连接键盘/控制器输入的小助手。Claude 可以直接编辑 Godot 的项目文件来添加新的输入动作，但它有时会弄错格式，而且错误信息没什么帮助。

上面提到的工具都已开源，即便你不想教你家狗子用 AI 做游戏，我也鼓励你亲自尝试一番，相应的下载链接已放在目录里。

第四步：训练 Momo

万事俱备，只欠小狗。环境已经搭好了，接下来就差让我家的狗子学会用我上面的那套环境去编写游戏了。

我首先要做的决定是训练哪只狗子。我家有两只狗子：Hana 和 Momo 。Hana（右边那只）体型是 Momo 的两倍，但可训练性强得多——她是我养过最聪明的宠物。不到一岁，她仅通过观察就学会了跳跃、抓住门把手，然后学会了打开家里的每一扇门。

我原以为狗狗们会直接踩过键盘，边走边按到按键。Momo 偷我润唇膏时就是这么干的。既然 Hana 个子够高，可以直接跨过键盘，Momo 似乎是更合适的选择。结果两只狗狗都学会了用爪子轻拍和滑动键盘，而不是直接踩上去——不过这次 Momo 学得稍快些，打字也更轻柔，所以最终我选择了 Momo。

训练过程大约持续了两周，期间练习时间不太规律。我的目标是每天两次，每次十分钟。一开始，我在键盘上撒了些昂贵的零食（冻干三文鱼），以让 Momo 建立联想：这东西既有趣又能带来美食。

起初，Momo 感到十分沮丧。她知道键盘是关键，却不知如何操作。她会趴在键盘上，对着它吠叫，尝试了她能想到的任何方法。直到有一次她试着用爪子划过键盘，我立刻播放了提示音并给了她丰厚奖励；几次重复后，她突然领悟了其中的关联，开始抓住一切机会猛烈敲击键盘。

接下来，我着手将奖励机制自动化。我在食物分配器里装满了零食（每次放四份，以便控制分量），等待她在键盘上挥爪，然后运行脚本播放提示音并分发一份零食。经过几次训练后，我提高了难度——不再是挥一次爪，而是需要挥三次爪才能获得零食。

同时，我降低了零食的价值以保持她的健康。起初是中等价值零食与偶尔的高价值零食混合，最终只使用狗粮并偶尔搭配中等价值的零食。她依然乐在其中，也因此更健康了。

最终，我通过 DogKeyboard 应用将整个过程自动化并让它能够自行运行。它要求每份零食至少需要 16 个字符，并且本应在 Claude Code 的每个空闲时段只分发一次。但在测试过程中出现了漏洞——有几次它连续分发了多份零食。不幸的是，Momo 察觉到了这一点，现在她不停地敲击键盘，希望能立即获得第二份零食。唯一能把她引开的方法是在其他地方提供更高价值的零食，这也是我在她为游戏输入内容后所做的。

Momo 的作品

这是 Momo 制作游戏的一小部分示例。这里展示的每款游戏都可实际游玩——并非概念演示。虽然远非完整收录，但足以展现她创作类型的多样性。随着工具和提示词的改进，游戏质量明显提升。当 Opus 4.6 版本发布时，品质更是显著跃升——Claude 开始更频繁地创建自定义着色器和其他视觉效果。

一个反复出现的问题：我总是得到那些带有基础发光霓虹 3D 形状的游戏，无法获得任何其他风格。感到沮丧后，我询问 Claude 原因。它告诉我这是该项目的标志性风格——Claude 的外部记忆文件已经锁定并不断强化这种风格。在每次开始新游戏前清除 MEMORY.md（Claude Code 的持久性项目笔记）解决了这个问题，并带来了更加多样化的结果。

以下是 Momo 的最终作品：

DJ Smirk。Momo 最早的电子游戏之一——尽管与其说是游戏，不如说是一种体验程序。运行游戏后，敲击键盘上的每个按键都会发出不同的音调。

Munch。一款竞争性沙拉制作游戏。率先集齐全部 7 种食材者获胜。

Zaaz。又一款解谜游戏。目标是通过移动一个每次按整数格移动的画笔来涂满整个关卡。撞上障碍物可以缩短移动距离。有些关卡是死关，设计上就无法通关。它还有一个我始终没搞懂的计分系统。玩过这款游戏后，我更新了提示词，将解谜游戏排除在外（某种意义上可以看出大模型的收敛性）。

罗马的神谕青蛙 。避开海怪的触手，收集金色锁链以束缚它。神谕青蛙后来也成为了国王。

Octogroove。一款出奇考验节奏感的游戏。你扮演一只章鱼，用四条触手击打架子鼓。随着基础音乐的节拍敲击鼓点。这就像《劲舞革命》（Dance Dance Revoluation，译注：我没玩过），但不同方向袭来的节拍让游戏难度倍增。

《羊群听到我了》 。这是一款关于牧羊的游戏。利用潜行和你的吠声将羊群赶入围栏。可惜的是，这游戏无法获胜——你最先赶入围栏的两只羊会直接停下，阻挡其他任何羊进入。经过这次经历，我在提示和工具中更加重视检查游戏的可赢性。

Quasar Saz。截至撰写本文时，这是 Momo 最新的游戏作品。你将扮演 Zara，手持一把宇宙萨兹琴（一种长颈弦乐器）对抗腐化的声音。游戏包含 6 个关卡和一场首领战。玩上几轮很有趣，视觉效果出色，音频动态丰富。

结语

去年12月，当 Momo 第一次踩上我的键盘时，那只是个有趣的意外。几周后，失业的我正在寻找项目，于是决定看看这个意外能走多远。结果，它走得远比我想象的远得多。

技术层面——键盘路径规划、奖励分发器、提示工程、反馈工具——这些都是可解决的工程问题。真正令我惊讶的是，最终成果几乎不依赖于 Momo 输入任何有意义的内容。魔力并不在于输入本身，而在于围绕它构建的整个系统。精心设计的提示、强大的防护机制、自动化的验证流程以及优质的工具，能够将纯粹的胡言乱语转化为可游玩的游戏。

如果说这场演示背后有什么更深层的启示，那就是：AI 辅助开发的瓶颈不在于你的创意质量，而在于你的反馈循环质量。游戏体验的飞跃并非源于我优化了提示词，而是当我赋予 Claude 截取屏幕、自主测试关卡、自动检查场景文件的能力之后。那些能让狗狗乱敲键盘也能生成可运行游戏的工具，同样会大幅提升你与 AI 协作的产出质量。

Momo 并非一个暗中从事游戏设计工作的游戏设计师。她只是一只卡瓦普犬，学会了拍打塑料方块就能让狗粮出现。一年前，这听起来与软件工程之间似乎存在着巨大的鸿沟。如今，这距离感已变得微不足道，并且每天都在缩小。

如果你想亲自尝试这些——无论是与狗、猫互动，还是随意敲击键盘——所有资源都在下面的链接中开源提供。

【Translation】 我教会了我家狗子用 AI 做游戏