20 재생 가능한 게임의 라인업은 규모 문제처럼 들립니다. 더 많은 개념, 기계, 예술, 경로, 메타 데이터, 테스트 및 릴리스 조정. 실제로 가장 어려운 부분은 더 많은 출력을 생성하지 않았습니다. 그것은 모든 기여를 충분히 이해하고 모든 게임이 충분히 놀 수 있도록 유지되었습니다.
AI 에이전트가 생산 시스템 내부에 참여했기 때문에 AI-native로 워크플로우를 설명합니다. 구현 경로, 바인딩 기능, 코드를 검사하고 콘텐츠를 준비하고 자산을 지원할 수 있습니다. 즉, 게임이 완전히 AI-generated 또는 인간 판결없이 출시되었습니다.
반복 가능한 패턴은 거대 프롬프트보다 스튜디오 파이프라인에 더 가까이있었습니다. 우리는 테스트 가능한 루프에 각 제목을 감소시키고, 공유 레지스트리를 통해 통합 된 에이전트 좁은 전달 가능, 격리 된 동시 작업을 수행하고 결과를 연주하고, 릴리스를 향해 이동할 수 있기 전에 빌드 및 발견 검사를 통과하는 데 필요한 사이트를 필요로했습니다.
빠른 요약
핵심 요약
- 각 게임은 브라우저에서 테스트 할 수있는 하나의 관찰 가능한 플레이어 루프와 정의로 시작되었습니다.
- AI는 명시된 파일, 제약, 합격 검사로 분할될 때 더 신뢰할 수 있었습니다.
- 병렬 작업은 격리 된 워크 트리를 통해 관리 가능, 공유 레지스트리 및 작은 통합 표면.
- 인간적인 재생, 생산은, 노선 체크, 및 SEO 검증은 선택적 정리 보다는 오히려 방출 문을 남아 있었습니다.
AI-Native는 완전히 자율하지 않았다
작업 흐름이 평가되는 방법을 변경하기 때문에 라벨 문제. 목표가 자율 출력되면, 미터는 에이전트가 생성 된 파일 여부를 결정합니다. 우리의 목표는 재생 가능하고 이해하기 쉬운 유지 가능한 경험이었습니다. 따라서 미터는 명시적 제품과 기술 검사를 통과했는지 여부를 결정했습니다.
AI는 잘 짜맞춰진 일에 효과적이었습니다: 관련된 부호를 찾아내고, 정의한 상호 작용을 실행하고, 반복한 본을 검사하고, 또는 시각적인 방향을 탐구하는 첫번째 내용 구조를 일으키기. 인간은 아직도 개념을 선정하고, 해결한 상인은, 게임, 판단한 명확성과 감각, 검토한 주장을 하고, 결과를 준비한지 결정했습니다.
| 작업 흐름 층 | AI는 가속할 수 있습니다 | 인간 소유권 | 합격 증거 |
|---|---|---|---|
| 의 특징 | 변리사, 참고, 위험 질문 | 관객, 환상 및 범위 | One-sentence Player가 약속합니다. |
| 게임 플레이 | Bounded 기계 및 UI 주 | 감정, 어려움, 그리고 코헤어 | Playable 핵심 반복 |
| 계정 관리 | 탐험 및 생산 후보자 | 예술 방향, 권리 및 최종 선택 | In-game 자산 승인 |
| 관련 링크 | Route, 등록 및 구성 요소 업데이트 | 건축 및 회귀 결정 | 건설 및 경로 검사 |
| 의 특징 | Checklist 실행 및 문제점 발견 | Go/no-go 승인 | 인간 재생 테스트 플러스 검증 결과 |
한 개의 Observable Loop로 모든 게임을 시작
"탑 방어 게임"과 같은 넓은 명령은 너무 많은 결정이 해결되지 않습니다. 우리는 대신 가장 유용한 플레이어 루프를 썼습니다. 플레이어가 무엇을 볼 수 있는지, 무엇을 할 수 있는지, 어떤 변경, 성공 또는 실패가 나타나는지, 왜 그들은 다른 차례로 걸릴 것입니다.
그 간략한 첫 번째 합격 테스트가되었다. 진행, narrative, 또는 광택을 추가하기 전에, 브라우저 빌드는 플레이어가 목표를 이해하기 위해해야, 주요 행동을 수행, 피드백을받을, 의미있는 상태 변경에 도달.
루프는 생성 된 기능의 수집이되기에서 각 제목을 보호했습니다. 새로운 아이디어는 핵심 행동을 강화하거나 피드백을 명확하게 만들 때만 허용되었습니다. 루프를 제공하지 않은 매력적인 시스템은 대기 할 수 있습니다.
- Player 목표: 플레이어가 짧은 세션 후 설명할 수 있습니다.
- 1차 행동: 가장 결정적인 입력을 반복했습니다.
- 피드백: 즉각적인 시각, 오디오, 점수, 또는 세계 응답.
- 압력: 시간, 공간, 위험, 스카치, 또는 선택을 변경 상대.
- 끝 국가: 명확한 승리, 손실, 완료, 또는 다음 실행으로 전환.
에이전트 Bounded Deliverables
에이전트는 정확한 결과를 명명 할 때 더 신뢰할 수있는 작업을 생산, 파일, 제약, 그리고 필요한 증거. "게임을 개선"은 검토하기 어렵습니다. " 시뮬레이션 업데이트를 중지하는 일시 중지 국가를 추가, 키보드 액세스 유지, 그리고 생산 빌드 생존"는 눈에 띄는 경계를 가지고.
우리는 구현에서 발견을 분리. 에이전트는 먼저 관련된 경로, 게임 레지스트리, 구성 요소, 검증 명령에 위치; 그 다음 그것은 간단한 만족 작은 표면을 변경. 이 감소된 추측과 두 사람 모두에 대한 검토를 쉽게했다. 그리고 나중에 에이전트.
각 손전등은 변경된 내용과 테스트되었던 내용과 어떤 불확실한 내용이 포함되지 않았습니다. 익숙하지 않은 것은 자발적인 예시 뒤에 숨겨지지 않았습니다. 상호 작용이 필요한 경우, 결과는 단위 시험에 의해 완성된 선언 보다는 인간적인 playtesting를 위해 명시적으로 표시되었습니다.
통합하기 전에 Isolate Parallel Work
병렬 에이전트는 변경이 이해 될 수 있을 때만 유용합니다. Git worktrees는 각 경계를 갖는 동일한 저장소에 여러 작업 나무를 부착 할 수 있습니다 전체 프로젝트 복제없이 격리 된 지점 및 디렉토리를 다시 변경.
고립은 다른 대리인의 파일을 침묵하게 수정하는 것을 한 실험을 막아, 그러나 조정을 삭제하지 않았습니다. 우리는 소유권 경계를 지키고, 몇몇 일을 한 번에 동일한 공유 파일을 다시 씁니다, 그리고 전체 감독을 함께 복사하는 것보다 검토 가능한 변화를 통해서 통합했습니다.
실제 규칙은 간단합니다: 독립적 인 게임 또는 콘텐츠 작업을 병렬화하고, 공유 인프라에 대한 변경 사항을 일관화하고 통합 후 전체 빌드를 재 실행합니다. 빠른 병렬 초안은 결합 된 제품에서 작동 할 때까지 릴리스 artifact가 아닙니다.
인간적인 승인 문에 대한 재생
코드는 경로 렌더링 및 상호 작용 변경 상태는 확인 할 수 있습니다. 그것은 첫 번째 목적이 이해 여부를 결정할 수 없습니다, 실패가 공정한 느낌, 또는 두 번째 분은 첫 번째보다 더 흥미로운 것. 이러한 질문은 인간의 선수와 함께 유지.
우리는 "게임을 그리는"에 비구조되지 않는 요구 보다는 오히려 집중한 통행을 이용했습니다. 1개의 통행은 첫번째 thirty 초를 검사하고 통제, 또 다른 검사한 핵심 반복 및 실패 회복, 및 또 다른 검사한 배치, 읽기성, 소리 및 보기port 크기의 맞은편에 재시작 행동을, 다른 검사합니다.
피드백은 관찰 가능한 문제로 반환: "첫 번째 목표는 제어 힌트 전에 나타납니다"또는 "전 실행에서 점수를 나타낸다." 콘크리트 관찰은 에이전트 또는 개발자가 "게임이 꺼져있는 것처럼 버락을 수정하는 것이 더 쉽습니다."
| Playtest 패스 | 의논문 | 예시 증거 |
|---|---|---|
| 첫 번째 접촉 | 새로운 선수가 목표와 입력을 식별 할 수 있습니까? | 첫 번째 의도적인 행동과 혼란 노트에 시간 |
| 핵심 반복 | 각 작업 생성 읽기 쉬운 피드백 및 다른 결정? | 상태 변경으로 기록된 실행 |
| 의붓기 | 플레이어가 무슨 일이 있었는지 이해 할 수 있습니까? | 손실 메시지, 재시작 및 유지 상태 확인 |
| 책임 UI | 게임이 지원된 크기로 읽고 통제될 수 있습니까? | 데스크탑 및 모바일 뷰포트 캡처 |
| 을 얻 | 다시 시도하는 이유가 있습니까? | 다음 전략의 플레이어 설명 |
상품구입, SEO, Release Check
Playable 코드는 브라우저 게임 출시의 한 층입니다. 주변 페이지는 안정적인 URL, 유용한 메타 데이터, 작업 대역, 발견 가능한 탐색, 이미지, 반응형 레이아웃 및 사이트 맵 적용을 필요로합니다.
Next.js는 정적 파일로 빌드 시간과 수출 지원 경로에 동적 경로 매개 변수를 생성 할 수 있습니다. 우리의 워크플로우에서, 그 메커니즘은 공유 콘텐츠 등록에 의해 백업됩니다, 다음 개발 페이지가 열었기 때문에 작업에 가정하는 것보다 생산 빌드 및 SEO 검증을 통해 확인.
마지막 문은 deliberately Liberty: 완전한 사이트를 구축하고, 생성 된 경로, 검증 된 발견 메타 데이터, 로컬 생산 미리보기를 열고, 변경 된 게임을 재생하고 결과를 기록합니다. 반복은 인프라로 검사 목록이 회전합니다. 작은 공해를 공공 결함으로 전환합니다.
- 집중된 간결하고 관찰 가능한 핵심 루프가 존재합니다.
- 변경은 격리되어, 검토 가능하고, 공유 계약을 통해 통합됩니다.
- 인간은 생산 모양 결과를 재생했습니다.
- 완전한 프로젝트는 통합 후 성공적으로 구축합니다.
- 공공 경로, 공립, 메타데이터, 사이트 맵 적용이 확인됩니다.
- 릴리스 또는 배포는 여전히 명시적 인 인간 결정이 필요합니다.
자주 묻는 질문
AI-native 게임 개발은 무엇을 의미합니까?
AI는 단일 자산 또는 늦은 실험에만 사용되기 때문에 생산 워크플로우 내부에 참여합니다. 인간은 여전히 제품 의도, 리뷰, 놀이 품질, 권리 결정 및 릴리스 승인.
AI에 의해 생성 된 모든 20 게임입니까?
아니, 우리는 완전히 자율적이고 완전히 AI 생성한 생산을 위한 동의로 “AI-native”를 사용하지 않습니다. 선업은 공유한 기술설계 체계, 인간 예술 및 제품 선택, playtesting 및 방출 문과 AI-assisted 일을 결합했습니다.
왜 하나의 게임 플레이 루프로 시작?
작은 루프는 에이전트와 검토 모두 진행의 구체적인 정의를 제공합니다. 또한 아이디어가 이해되고 반복적으로 팀의 투자보다 더 많은 콘텐츠를 투자한다는 것을 노출합니다.
여러 AI 에이전트가 병렬에서 게임을 구축 할 수 있습니까?
그들은 독립적으로 작동 할 수 있습니다, 소유권 및 통합 포인트가 명확 할 때 평행한 지역에 경계 지역. 공유 인프라는 여전히 공동 조정 및 통합 후 결합 된 빌드가 필요합니다.
왜 Git worktrees를 에이전트 작업에 사용합니까?
Worktree는 별도의 작업 감독과 지점을 하나의 저장소에 연결 제공합니다. 그들은 사고 오버랩을 줄이고 검사를 쉽게 만들 수 있지만 검토 또는 충돌 관리를 대체하지 않습니다.
AI 게임 개발 작업은 무엇을 포함해야합니까?
원하는 플레이어가 보이지 않는 결과를 주며, 관련 파일이나 경계, 기술 제약, 그리고 합격에 필요한 증거를 파악합니다. 사전 자동화 대신 재생을위한 표시 주제 질문은 해결 할 수 있습니다.
20 게임을 동일하게 만들지 않고 계속 유지 했습니까?
우리는 주변 계약-도보, 메타데이터, 레지스트리, 유효성 검사 및 검토를 표준화하여 각 게임이 자신의 핵심 루프와 시각 방향을 유지하도록 허용했습니다. 생산 품질 및 발견에 적용 된 일관성은 장르 또는 기계에 아닙니다.
AI-assisted 게임의 최종 릴리스 문은 무엇입니까?
인간은 통합 결과를 재생하고 경험에 찬성해야하며 성공적인 생산 빌드 및 경로, 메타데이터 및 사이트 맵 체크에 따라 수행됩니다. 배포는 별도의 명시적 결정에 남아 있습니다.
출처 및 추가 자료
- Git worktree 문서
한 저장소에 부착 된 여러 작업 나무를 관리하기위한 공식 Git 참조.
- Next.js 생성StaticParams 문서
동적 앱 라우터 세그먼트에 대한 공식 경로 생성 참조.
- Next.js 정적 수출 가이드
지원된 Next.js 노선에서 정적 HTML 출력을 생성하는 공식지도.
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