Собака‑геймдизайнер: как кавапу Момо пишет игры через вайб-кодинг и Claude Code

Что появилось / что изменилось

Энтузиаст Калеб Лик показал практический кейс вайб-кодинга: он подключил к процессу… свою собаку. Кавапу по кличке Момо хаотично ходит по клавиатуре, а ИИ Claude Code превращает этот набор символов в рабочий код простых игр.

Калеб сделал три ключевые вещи:

• Задал Claude Code подробную роль: ИИ должен считать любой бессмысленный ввод осмысленными командами геймдизайнера.
• Прописал минимальные технические требования к каждой игре:
  • звук должен работать;
  • управление — через WASD или стрелки;
  • в игре должен быть хотя бы один враг или препятствие;
  • у игрока должен быть видимый персонаж.
• Обучил Момо нажимать на клавиши с помощью лакомств, чтобы собака регулярно генерировала «сырой» ввод для ИИ.

На выходе получились несколько маленьких, но полноценных игр: со звуком, управлением с клавиатуры и базовой игровой логикой. Код всё равно приходилось дорабатывать вручную, но скелет проекта рождался из собачьих нажатий и интерпретации Claude Code.

Как это работает

Базовый механизм простой:

1. Промпт-дизайн. Калеб описал Claude Code, что он — эксцентричный разработчик игр, который «говорит» через бессмысленные строки вроде skfjhsd#$%&. Для ИИ это сигнал: любую кашу из символов нужно трактовать как валидные идеи для геймдизайна.

2. Жёсткие ограничения. В промпте он заранее зафиксировал обязательные элементы игры: звук, управление WASD/стрелки, враг/препятствие, видимый персонаж. Это не даёт ИИ уйти в абстракцию и гарантирует минимальный функционал.

3. Интерпретация шума. Момо нажимает на клавиши. Получается строка случайных символов. Claude Code получает её как входные данные, «придумывает», что именно имел в виду эксцентричный разработчик, и на основе этой интерпретации генерирует или обновляет код игры.

4. Человеческий пост-продакшн. Калеб запускает результат, чинит критические баги и допиливает детали. Без этого игры не заработали бы стабильно, но большая часть структуры уровня и логики уже есть.

По сути, собака генерирует шум, промпт превращает этот шум в «язык», а Claude Code — в HTML/JS или другой исполняемый код маленькой игры.

Что это значит для вас

Этот эксперимент хорошо показывает, как можно использовать вайб-кодинг и Claude Code, даже если вы почти не пишете код.

Где это полезно:

• Обучение и эксперименты. Можно играться с промптами и смотреть, как из «бреда» рождается код. Это неплохой способ почувствовать, как ИИ понимает инструкции и ограничения.
• Прототипирование. Если вы геймдизайнер или продюсер без сильного технического бэкграунда, можно быстро набрасывать прототипы: описывать настроение, вайб, ощущения, а не точные классы и функции.
• Творческие перформансы. Как сделал Калеб: подключить кота, собаку, MIDI-клавиатуру или даже рандомный генератор символов и превратить это в арт-проект.

Где подход слабый:

• Серьёзная разработка. Для коммерческих игр, сложных систем и поддерживаемого кода такой подход не годится. Структура проекта будет хаотичной, а архитектура — хрупкой.
• Проекты с жёсткими требованиями. Если вам нужно строгое соответствие ТЗ, безопасность и воспроизводимость, лучше писать код классически и использовать Claude Code как помощника, а не как «переводчика бреда».

Практический совет: если хотите повторить опыт Калеба, начните без собаки. Пишите в Claude Code заведомо бессмысленные строки, но дайте чёткий промпт с требованиями к игре. Когда поймёте, как ИИ реагирует на хаос, можно подключать «живой генератор шума» — питомца, ребёнка или друзей.

Если Claude Code у вас недоступен или требует VPN, тот же принцип работает с другими кодовыми ассистентами: главное — качественный промпт и жёсткие технические рамки.

Место на рынке

Сам эксперимент — не про сравнение ИИ по скорости или цене, а про формат работы с кодом. Но по сути Калеб использует Claude Code как интерпретатор «вайба» вместо формальных требований.

С чем это можно сравнить:

• GPT-4o / GPT-4.1. Эти модели тоже умеют превращать размытые описания в код. GPT-4o часто быстрее в ответах и хорошо держит контекст, но заточен под общий сценарий: от чата до анализа данных. Claude Code, по задумке Anthropic, больше сфокусирован на разработке и работе с репозиториями.
• GitHub Copilot. Copilot сильнее в продолжении уже существующего кода, автодополнении и рефакторинге прямо в IDE. Но если вы пришлёте ему строку skfjhsd#$%&, он вряд ли воспримет это как осмысленный запрос к геймдизайну. Claude Code проще заставить «играть роль» и строить проекты из абстрактных описаний.
• Cursor, Replit Ghostwriter и другие IDE-ассистенты. Они тоже хорошо генерируют код, но больше ориентированы на разработчиков, которые уже понимают структуру проекта. Эксперимент Калеба показывает, что Claude Code можно использовать даже с полностью хаотичным вводом.

Если вы уже пользуетесь GPT-4o или Copilot и умеете писать код, переходить на вайб-кодинг ради продуктивности смысла мало. Но если вы хотите экспериментировать с ИИ как с креативным соавтором — пример Калеба и Момо даёт понятный сценарий: жёсткие технические рамки, максимум свободы в «языке» и немного самоиронии.