ИИ пишет код для игры сам. С артом всё сложнее

Разработчик за два дня в одиночку сделал игру — полностью на своём движке o2, с кодом от Claude Fable 5 и артом от Nano Banana 2. Самое интересное здесь не факт, что получилось, а то, где именно ИИ справился легко, а где пришлось строить костыли поверх него. Спойлер: код — не проблема, арт — ад. Весь код игры сгенерирован Claude Fable 5. Автор ревьюил, но руками не писал. Ключевое условие успеха — не модель, а инфраструктура вокруг. В репозитории движка рядом с исходниками лежит markdown-документация с описанием архитектуры и подсистем. В правилах для ИИ прописано: прежде чем изобретать велосипед, проверь документацию. Размер движка — несколько мегабайт, что тоже помогает: контекст влезает без обрезек. Второй фактор — тесты. В движке есть тестовый драйвер: скриншоты, клики, прокрутка кадров. ИИ пишет код, прогоняет тест, показывает результат. Базовое правило проекта — на всё писать тесты и делать отчёт. Это превращает работу в гейм-дизайнерский диалог: «сделай небольшой баунс машинки после поворота» — и ИИ сам идёт по цепочке кодить, тестировать, показывать. Накопилось более 50 скриншотов-отчётов, по которым видно, как игра «вырастает». Тут стоит остановиться и честно сказать: код-генерация работает, когда у вас уже есть документация, тестовый драйвер и небольшой проект. Это не «ИИ заменит программистов», это «ИИ ускоряет того, у кого уже выстроен процесс». С артом — другая история. Главная проблема — не качество одной картинки, а консистентность. Можно сгенерировать иконку, кнопку, домик — по отдельности они нормальные. Но в игре они не стыкуются: каждый раз ИИ начинает с чистого листа и делает как считает нужным. Автор собрал нодовую тулзу для пайплайнов генерации: задаётся концепт, из него наследуются экраны, объекты, спрайты — все с референсом на исходный концепт. Это решает часть проблемы, но далеко не всю. Изометрическая карта города — жесткие ограничения: сетка, углы, точное стыкование тайлов. Генератор «плывёт»: наклон, перспектива, тени. Пришлось строить детерминированный пайплайн. Скрипт генерирует лайн-арт зданий с правильной изометрией → подаёт его с промтом в Nano Banana 2 → скрипт анализирует результат, отбраковывает пиксели не на своих местах → отправляет на перегенерацию → финальная валидация человеком. Для тайлов дороги — ещё жёстче: векторная генерация в 2D → перевод в изометрию → программное наложение текстур и разметки → прогон через Nano Banana 2 с промтом «улучши, но соблюдай границы». Попытка генерировать целые кварталы через ИИ провалилась: даже супер-детерминированный пайплайн давал от силы 5% хороших генераций. Тени плыли, изометрия ломалась, квартал спонтанно рос вверх. Идею отбросили. Звучит знакомо? Это ровно та же проблема, с которой сталкиваются все, кто пытается использовать генеративные модели в продакшене: одна генерация — ок, масштабирование с консистентностью — боль. Решение здесь — не «лучший промт», а скрипты и валидация поверх модели. И чем жёстче технические требования, тем больше работы у скриптов и меньше — у ИИ. Практический вывод для тех, кто думает про ИИ в разработке: код-генерация уже работает, если у вас есть тесты и документация. Арт-генерация работает только в пайплайне, где ИИ — один из этапов, а не вся цепочка. И процент ручного контроля растёт пропорционально тому, насколько строгие у вас технические ограничения. Игра доступна по ссылке: Код и ресурсы: Источник: [Все статьи подряд / Искусственный интеллект / Хабр](https://habr.com/ru/articles/1065796/?utm\_campaign=1065796\\&utm\_source=habrahabr\\&utm\_medium=rss)