أحياناً تبدأ أفضل المشاريع دون أي خطة مسبقة.
بعد أن لفت انتباهي "Scrolly Hackathon" على تويتر، شاركت فيه بدافع الفضول ودون أي توقعات أو تصور مسبق للعبة. وبعد بضعة أيام، خرجت بجائزة قدرها $500 بعد أن قمت ببناء لعبة جوال مدعومة بالذكاء الاصطناعي تُدعى Dungeon Cuties في ليلتين فقط.
تم تصميم منصة Scrolly لتجارب الألعاب الموجهة للهواتف المحمولة أولاً، وكان المطلوب واضحاً: إنشاء لعبة باستخدام الذكاء الاصطناعي تعمل على الهاتف. وبما أنني لا أملك أي خبرة سابقة في تطوير الألعاب، كان عليّ تعلم الأمور أثناء العمل.
كانت النتيجة هي Dungeon Cuties، وهي لعبة "dungeon crawler" خفيفة ترافق فيها أربع شخصيات "waifus" اللاعبين عبر مراحل تزداد صعوبة. يعتمد أسلوب اللعب على اختيار المهارات والمميزات (perks) مع تقدمك في المستويات، بينما تضمن العشوائية أن تبدو كل جولة مختلفة عن الأخرى. لم تكن مصممة لتكون لعبة RPG جادة، بل كانت بالضبط ذلك النوع من المشاريع التجريبية التي يهدف الـ hackathon إلى إلهامها.
استمتع بألعابك بتكلفة أقل.
احصل على خصومات تصل إلى 80%
بناء لعبة بالذكاء الاصطناعي أثناء مشاهدة الأنمي
كانت عملية التطوير الخاصة بي عفوية لأقصى درجة.
لمدة ليلتين، كنت أشغل Crunchyroll على شاشة بينما أعمل على اللعبة في الشاشة الأخرى. جلسة تلو الأخرى، استخدمت أدوات الذكاء الاصطناعي لتوليد الأكواد، واختبار النتائج، وتحسين ما يتم إنتاجه.
لقد سمعت الكثير من النقاشات حول "vibe coding"، لكن هذه كانت المرة الأولى التي أنخرط فيها بالكامل في هذه العملية. المفهوم بسيط: صف ما تريده، احصل على كود يعمل، اختبره، ثم قم بالتعديل. حاجز الدخول منخفض بشكل ملحوظ.
ومن واقع تجربتي، كان هذا الوعد صادقاً.
قبل هذا المشروع، لم أقم ببناء لعبة قط. وبحلول نهاية الليلة الأولى، كان لدي بالفعل شيء قابل للعب.
كانت النسخة الأولى قبيحة - وكان ذلك مقبولاً
أنتج الـ prompt الأولي إطار عمل وظيفي للعبة "auto-battler".
كان اللاعبون يتنقلون عبر الغرف، ويواجهون زعماء كل خمسة طوابق، ويختارون المميزات بعد الانتصارات. أنتج الذكاء الاصطناعي حوالي 1,200 سطر من الكود التي أسست حلقة اللعب الأساسية (gameplay loop).
من الناحية البصرية، كانت بدائية. تم تمثيل الأعداء بنصوص فقط. لم تكن هناك رسومات. ومعظم المعلومات كانت تظهر كأرقام بسيطة على الشاشة.
لم يكن أي من ذلك مهماً.
بعد حوالي عشرين دقيقة من الاختبار، كان لدي بالفعل قائمة واضحة بالتحسينات. هذا هو التسلسل الصحيح لتطوير الألعاب: احصل على نموذج أولي قابل للعب، اختبره، واكتشف ما ينقصه. قضاء الوقت في تلميع الجوانب البصرية قبل التحقق من حلقة اللعب هو عادةً جهد ضائع.
كان يجب أن تكون اللعبة ممتعة قبل أن تبدو جيدة.
ميزة واحدة لكل Prompt
بنيت المشروع باستخدام Cursor، مما سمح له باختيار نموذج الذكاء الاصطناعي الأنسب تلقائياً طوال فترة التطوير.
تم تقديم كل ميزة جديدة من خلال prompt واحد ومركز.
تضمنت الأمثلة:
- إضافة عجلة مهارات موزونة قبل كل جولة مع خيار إعادة التدوير (respin) مقابل الذهب.
- إضافة اهتزاز الشاشة، وأرقام الضرر، وومضات الإصابة عند الهجوم.
- إضافة مؤثرات صوتية إجرائية باستخدام Web Audio دون ملفات خارجية.
أحد القرارات التي نجحت بشكل مدهش هو الاحتفاظ بالمشروع بأكمله داخل ملف واحد. وهذا يعني أن الذكاء الاصطناعي كان يمتلك دائماً السياق الكامل ولم يحتج للتنقل بين مكونات أو أنظمة متعددة.
بحلول نهاية التطوير، نما الملف ليصل إلى حوالي 3,200 سطر من الكود.
هل يعتبر ذلك ممارسة جيدة للعبة تجارية؟ بالتأكيد لا.
لكن بالنسبة للتطوير السريع بمساعدة الذكاء الاصطناعي داخل بيئة دردشة، كان ذلك مثالياً.
إنشاء الرسومات باستخدام ChatGPT Images
كانت الرسومات تحدياً آخر.
لا أجيد الرسم، لذا تم توليد كل صورة شخصية، وsprite للعدو، وصورة زعيم باستخدام ChatGPT Images. كانت العملية مباشرة: صف ما أريده، ولد الصورة، ضعها في المشروع، واربطها باللعبة.
ما فاجأني هو مقدار التكرار الذي تحتاجه كل صورة.
عدد قليل جداً من الرسومات كان قابلاً للاستخدام من المحاولة الأولى. احتاج معظمها إلى عدة جولات من التنقيح قبل الوصول إلى مستوى جودة يناسب المشروع. بعض الأعمال الفنية الأولى لم تصل أبداً إلى النسخة النهائية لأن تصميم اللعبة تطور أسرع من خط إنتاج الرسومات.
بالنظر إلى الوراء، كنت سأقوم بتوليد الرسومات في مرحلة لاحقة من العملية وأقضي وقتاً أقل في تلميع الصور قبل أن تستقر أنظمة اللعبة تماماً.
المشاكل التي لم يستطع الذكاء الاصطناعي حلها
على الرغم من مدى تسريع الذكاء الاصطناعي لعملية التطوير، كانت هناك منطقتان رئيسيتان ظل فيهما الحكم البشري ضرورياً.
موازنة أسلوب اللعب
المشكلة الأولى كانت التوازن.
بغض النظر عن الاستراتيجية التي جربتها، كنت أموت باستمرار في نفس النقطة تقريباً أثناء الجولة. لم تكن أنظمة العشوائية توفر للاعبين فرصاً كافية ليصبحوا أقوياء بما يكفي للوصول إلى المواجهات اللاحقة.
إذا اصطدم اللاعبون بحائط بعد ثلاثين ثانية من كل جولة، فلن يعودوا ببساطة.
تطلب إصلاح هذا الأمر تكرار الضبط والاختبار حتى أصبحت الجولات الناجحة تبدو ممكنة التحقيق حقاً.
ضبط الإيقاع
المشكلة الثانية كانت الإيقاع.
كان الذكاء الاصطناعي يحسن الأداء من أجل السرعة، مما يعني أن أحداث اللعبة كانت تحدث فوراً تقريباً. كانت الشاشات تنتقل بسرعة كبيرة، والقتال ينتهي بسرعة فائقة، ولم يكن لدى اللاعبين وقت كافٍ لاستيعاب ما يحدث.
تم تخصيص قدر كبير من التكرار لإبطاء التجربة.
أضفت فترات توقف، وحسنت التوقيت بين الأحداث، وسمحت للحظات المهمة بأن تأخذ مساحتها. جعلت تلك التغييرات اللعبة تبدو أفضل بشكل كبير رغم أنها تطلبت القليل من الكود نسبياً.
لم تكن أي من هذه التحديات مشاكل برمجية.
كانت مشاكل تصميم.
يمكن للذكاء الاصطناعي توليد الكود، لكنه لا يستطيع إخبارك بشكل موثوق متى تبدو اللعبة محبطة أو متسرعة. لا تزال هذه مسؤولية المطور.
إطلاق Dungeon Cuties
بمجرد اكتمال التطوير، قمت باستضافة اللعبة على Replit.
قد لا يكون حل النشر الأكثر تحسيناً، لكنه كان مألوفاً. لقد استخدمت المنصة سابقاً لمواقع ويب مولدة بالذكاء الاصطناعي ولم أرغب في قضاء وقت ثمين من الـ hackathon في تعلم سير عمل استضافة جديد تماماً.
يمكن لعب النسخة النهائية من اللعبة هنا: https://dungeon-cuties.replit.app/
الفوز بـ $500 والتطلع للمستقبل
هل ستصبح Dungeon Cuties لعبة جوال تتصدر القوائم؟
على الأرجح لا.
لكن لم يكن ذلك هو الهدف أبداً.
تقدم اللعبة تجربة قصيرة ومسلية، والأهم من ذلك، أنها أثبتت أنني قادر على إنشاء شيء لم أكن لأتمكن من بنائه بمفردي قبل توفر أدوات التطوير المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
لكي تتطور إلى لعبة تجارية كاملة، ستحتاج إلى أنظمة تقدم أعمق، ومزيد من المحتوى، وميزات إضافية، وتلميع أكبر بكثير. ومع ذلك، كمشروع hackathon بُني خلال ليلتين أثناء مشاهدة الأنمي، فقد حققت بالضبط ما وضعت له.
ما بدأ كمشاركة عفوية في hackathon اكتشفته على تويتر انتهى بلعبة قابلة للعب، وخبرة تطوير قيمة، وجائزة قدرها $500.
وغني عن القول، أنا أترقب بالفعل المشاركة القادمة.
