难以置信!一个名叫 Matt Shumer 的人发布了一段看起来像《使命召唤》(Call of Duty)的射击游戏视频,整个游戏仅用一个提示词、借助 Claude Opus 5 构建,没有任何外部资源(asset)。
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难以置信!一个名叫 Matt Shumer 的人发布了一段看起来像《使命召唤》(Call of Duty)的射击游戏视频,整个游戏仅用一个提示词、借助 Claude Opus 5 构建,没有任何外部资源(asset)。
这段视频获得了近四百万次观看(!),许多人确信它是假的。没有人能用一个提示词做出这样的游戏。于是 Shumer 做了最顺理成章的事:公开了完整的提示词和他所有的代码。
他的提示词真的很有意思,因为它和我们所有人学到的做法恰好相反:他没有精确定义什么是好、详列标准,而是用最笼统的方式写道:"构建一个《使命召唤》水平的射击游戏,要 utterly perfect,每个细节都是 AAA 品质,从纹理到物理。"
品质并不来自这句话(请假装惊讶)。它来自*他赋予执行任务的智能体们的结构*:
- 主导智能体把游戏拆成小部分:枪、手、光照、移动、敌人的行为,并为每个部分分配一个独立的构建智能体和一个独立的审查智能体。
- 审查智能体得到的是干净的上下文,没有构建者关于"为什么这么做"的任何解释,并在盲测中把结果与真实的《使命召唤》游戏画面进行比较。只有当产出的东西确实更好时才会通过。
Shumer 把它叫做 Gauntlet Loop。与普通的 Reflection(只是让模型检查并改进自己)的区别在于分离。
构建智能体往往对自己的作品比较宽容,因为它记得为什么做出每个决定,很容易为平庸的结果辩护。而一个拥有干净上下文和外部标准的新智能体,根本不持有这种假设。
自从他发布了这个提示词,不到一天就有人用它做出了太空游戏、卡丁车赛车和更多品质惊人的射击游戏。Shumer 说他几乎在自己做的每个项目中都用这个,不只是游戏。
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