Обновить

Godogen превращает Claude Code и Codex в автономных разработчиков игр

Вайбкодинг выходит за пределы обычных приложений. Godogen позволяет поручить AI-агенту создание полноценной игры: от написания кода до генерации ассетов, запуска движка и проверки готового результата. Проект работает с Godot 4, Bevy и Babylon.js, а в качестве агента можно выбрать Claude Code или Codex.

Главная идея в том, что разработчику достаточно описать, какую игру он хочет получить. Дальше агент самостоятельно собирает проект, пишет необходимые скрипты, создаёт сцены и запускает игру.

Причём Godogen не ограничивается проверкой успешной компиляции. Он оценивает именно работу запущенной игры: смотрит live-версию или записанный геймплей, замечает видимые проблемы и использует их для следующей итерации.

AI сам создаёт игровые ассеты

Отдельный интерес представляет генерация контента. В проект встроен пайплайн для создания:

  • персонажей и референсов;

  • текстур;

  • простых 3D-объектов;

  • 3D-моделей и риггинга;

  • анимированных спрайтов.

Для разных задач используются Gemini, Grok и Tripo3D.

При этом Godogen не является отдельным игровым движком. Это скорее генератор игровых проектов, который подготавливает окружение, после чего AI-агент работает непосредственно внутри созданного репозитория.

Есть и режим практически автономной разработки. Если не вмешиваться в процесс, в конце агент может подготовить 15–20-секундную запись геймплея, демонстрирующую результат.

Для запуска потребуются соответствующие SDK и инструменты движка, Python, а для генерации ассетов — API-ключи используемых сервисов. Полный список требований разработчики разместили в репозитории Godogen на GitHub.

Похоже, следующий этап вайбкодинга — это уже не «напиши мне функцию», а «сделай мне игру и покажи, что она действительно работает».

✔ Код — журнал о технологиях https://t.me/kodjournal подпишитесь на наш Telegram-канал! 😎

Теги:
-1
Комментарии0

Я перестал пользоваться самыми умными ИИ‑моделями. Программировать стало быстрее и дешевле

В отпуске есть время подумать и исследовать. Я натолкнулся на несколько вещей и открытий для себя. Оказалось, что мне как программисту перестали быть нужны самые умные и дорогие ИИ‑модели. Оказывается, есть такой параметр «Cost per Task», и по этому параметру на первое место вырвалась модель GPT-5.6 Luna (max).

При этом, если вы пользуетесь Codex, она самая тупая в списке моделей. Artificial Analysis Intelligence Index у нее всего 38. Для сравнения, у самой умной GPT-6 Astra (max) этот индекс равен 53. В итоге цена выполненной Luna задачи составляет $0.18 против $3.26 у Astra. Разница почти в 20 раз.

Как я понимаю, бенчмарк «Cost per Task» высчитывается так: когда ставится нормальная, грамотно описанная задача, замеряется, сколько токенов было потрачено на ее выполнение. То есть не в формате «из ХЗ сделаю ТЗ», а в формате, когда в хорошо заданном вопросе уже содержится половина ответа.

Я сначала не поверил, что так и есть, и стал работать, используя самую тупую модель Luna в линейке. И знаете, какие меня ожидали результаты?

Я перестал пользоваться самыми умными ИИ‑моделями. Программировать стало быстрее и дешевле

Публикации