Нейросеть для создания игр: RPG вдвое больше Скайрима с Claude Code
Можно ли сделать игру с помощью нейросети, не умея программировать? Разработчик собрал RPG с открытым миром 12 × 12 км на вайб-кодинге с Claude Code, Tripo AI и Blender. Разбираю инструменты, процесс и цикл оценки — и что стоит делить на два.
Последние пару дней в X разлетается один пост. Разработчик Mike Houser, который называет себя человеком, «не умеющим программировать», рассказывает, что с нуля сделал с помощью нейросети RPG с открытым миром — AOD - Age of Dragon. Карта примерно вдвое больше, чем в The Elder Scrolls V: Skyrim (у нас просто «Скайрим»). Он работал в модном сейчас стиле вайб-кодинга (vibe coding): код пишет не он сам, а нейросеть вроде Claude Code, которой он ставит задачи обычным языком. Меньше чем за два дня пост набрал больше 320 тысяч просмотров и больше двух тысяч сохранений.
«Не умею программировать» и «вдвое больше Скайрима» звучит как кликбейт. Но в треде он подробно расписал подход, инструменты и цифры, и там есть чему поучиться. В этой статье я собрал, какими инструментами, по какому процессу и с какими цифрами он делал игру с помощью нейросети, и добавил свой опыт создания 3D-игр с ИИ.
Age of Dragon: что получилось сделать с помощью нейросети
По цифрам, которые он опубликовал (разработка ещё идёт):
- Мир: остров 12 × 12 км, 6 регионов, 79 локаций и 9 подземелий. Пешком его можно пересечь примерно за 45 минут, на драконе — меньше чем за 4.
- Контент: 34 квеста, 56 видов врагов, 20 боссов и 146 предметов.
- Графика: 482 3D-модели и 694 анимации.
- Звук: 544 озвученные реплики, 772 звуковых эффекта и 37 музыкальных треков.
- Код: 80 тысяч строк кода, 577 коммитов, больше 85 000 вызовов инструментов и больше 21 миллиарда токенов.
- Контроль качества: 25 раундов оценки и 19 347 просмотренных скриншотов.
Игра сделана на Three.js и запускается прямо в браузере.
Нейросети для создания игр: Claude Code, Tripo AI, Blender
Для чего | Инструмент |
|---|---|
Писать код и вести весь процесс | Claude Code (Opus 5.5), Fable 5.2 |
Концепт-арты ключевых локаций | GPT-6 Astra |
3D-модели | Tripo AI |
Риг и анимации | Blender (им управляет Claude) |
Озвучка, звуковые эффекты и музыка | ElevenLabs (через fal) |
Игровой движок | Three.js |
По его словам, расходы — это примерно подписка на Claude за 200 долларов в месяц плюс немного API и других инструментов. Всего, по его оценке, около 400 долларов.
Как сделать игру с помощью нейросети: процесс по шагам
1. Сначала концепт-арты, потом мир
Он начал не с кода, а с картинок: сначала придумал фэнтезийный мир, в который сам хотел бы поиграть, потом попросил нейросеть нарисовать концепт-арт для каждой ключевой локации. Всё остальное делалось по этим картинкам.
Одну мысль он повторяет особенно настойчиво: весь секрет в концепт-артах. Без сильных референсов модель «улучшит» всё до чего-то совершенно заурядного.
Тут я полностью согласен. Нейросеть отлично работает по образцу, но если попросить её придумать что-то самой, обычно получается та самая усреднённая картинка, которую все уже видели.
2. Персонажи и предметы — 3D-модели из Tripo AI
Каждый персонаж, монстр, замок и предмет в игре — это 3D-модель, сгенерированная по картинке в Tripo AI. Одних только деревьев больше двадцати видов. Он выложил скриншоты 60 моделей и говорит, что это прямой результат генерации в Tripo, без доработки.
3. Claude в Blender делает риг и накладывает анимации
После генерации моделей он отдал Blender в руки Claude: у всех персонажей один общий скелет, а анимации из motion capture перестраиваются по темпу под вес каждого персонажа. Как он сам говорит: просто установите Blender и попросите LLM им пользоваться.
4. Цикл оценки: нейросети в Claude Code ищут недостатки друг у друга
По-моему, это самая ценная часть всего треда. Циклов два:
- Цикл ИИ-оценки: в каждом раунде делаются скриншоты с одних и тех же ракурсов и передаются агенту-критику, который «не видит код». Он сравнивает их с концепт-артами и ставит оценку от 1 до 10. Затем агент-исправитель берётся за замечания с самой низкой оценкой, и всё оценивается заново. Всё это работает в Claude Code.
- Играть самому: во время игры он записывает всё, что кажется не так. Каждая запись становится задачей для агента, а после исправления он играет снова.
Главное здесь то, что критик работает с фиксированными ракурсами и фиксированным эталоном (концепт-артами). Поэтому прогресс между раундами можно сравнивать, а не оценивать на глаз. Он и сам говорит: нейросеть быстро справляется с рутиной, но последняя капля магии появляется только тогда, когда снова и снова играешь и правишь.
Пределы нейросетей в разработке игр: что стоит делить на два
- «Вдвое больше Скайрима» — это про площадь карты, а не про объём контента. 34 квеста очень далеко от сотен квестов в Skyrim, и это видно по его же цифрам.
- «Сделал за несколько дней» звучит по-разному: в главном посте — несколько дней, в другом — 4 дня, но он же упоминает, что уволился и начал работу над игрой два месяца назад, а игра всё ещё в разработке.
- Пока есть только видео, публичной версии, в которую можно поиграть, нет. Каково играть, как с производительностью и сколько там багов — пока неизвестно.
- Он сам партнёр Tripo по продвижению и в треде разместил свою реферальную ссылку. Его отзыв о Tripo полезен, но держите этот контекст в голове.
Даже со всеми оговорками: один человек с инструментами на несколько сотен долларов делает играбельный прототип такого масштаба. Два года назад это было трудно себе представить.
Мой опыт с Tripo
Я и сам проводил похожий эксперимент: попросил нейросеть написать Blender-скрипт для моделирования, и персонаж превратился в груду кубиков. Когда я переключился на Tripo и превратил концепт-арт сразу в 3D, почти все детали сохранились. Подробно об этом — в статье «Нейросеть для 3D-моделирования: Blender vs Tripo AI, 3D-модель по картинке».
Мой вывод совпадает с выводом Майка: сначала хороший концепт-арт, потом 3D-модель по картинке — это работает гораздо лучше, чем просить нейросеть собрать модель с нуля. Учтите только, что у сгенерированных моделей очень много полигонов: перед тем как ставить их в игру, число полигонов нужно снизить. А на загружаемой картинке лучше оставлять только одного персонажа.
Хотите сами сделать игру с помощью нейросети? С чего начать
По его методу я бы начинал так:
- Сначала нарисуйте концепт-арты: хватит одной локации и одного персонажа. Когда стиль определится, расширяйтесь.
- Сгенерируйте модели по картинке: перед загрузкой обрежьте концепт-арт до одного объекта.
- Поручите нейросети работу в Blender: снижение полигонов, риг, анимации.
- Настройте цикл оценки: фиксированные ракурсы, фиксированные референсы — нейросеть ставит оценку, потом исправляет.
- Играйте сами: каково это в итоге ощущается, можно понять, только поиграв.
Если у вас тоже есть игра или 3D-проект, который хочется сделать, найдите меня в Threads или X и напишите в комментариях под любым постом — поболтаем.