कभी-कभी सबसे बेहतरीन प्रोजेक्ट्स बिना किसी प्लानिंग के ही शुरू होते हैं।
Twitter पर Scrolly Hackathon देखने के बाद, मैंने बिना किसी उम्मीद और बिना किसी गेम कॉन्सेप्ट के इसमें हिस्सा लिया। कुछ दिनों बाद, मैंने सिर्फ दो रातों में Dungeon Cuties नाम का एक AI-powered मोबाइल गेम बनाकर $500 का प्राइज जीत लिया।
Scrolly प्लेटफॉर्म को मोबाइल-फर्स्ट एक्सपीरियंस के लिए डिज़ाइन किया गया है, और ब्रीफ बहुत सीधा था: AI का इस्तेमाल करके एक ऐसा गेम बनाना जो फोन पर काम करे। गेम डेवलपमेंट का कोई पिछला अनुभव न होने के कारण, मुझे काम करते-करते ही सब कुछ सीखना पड़ा।
इसका नतीजा था Dungeon Cuties, एक हल्का-फुल्का डंजन क्रॉलर जिसमें चार waifus खिलाड़ियों के साथ मुश्किल होते जा रहे लेवल्स में आगे बढ़ती हैं। गेमप्ले लेवल्स में आगे बढ़ने के साथ स्किल्स और पर्क्स चुनने पर आधारित है, जबकि रैंडमनेस की वजह से हर रन अलग महसूस होता है। इसे कोई सीरियस RPG बनने के लिए डिज़ाइन नहीं किया गया था - यह बिल्कुल वैसा ही एक्सपेरिमेंटल प्रोजेक्ट था जिसे एक hackathon प्रेरित करने के लिए होता है।
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Anime देखते हुए AI के साथ गेम बनाना
मेरा डेवलपमेंट प्रोसेस जितना हो सके उतना कैजुअल था।
दो रातों तक, एक स्क्रीन पर Crunchyroll चल रहा था और दूसरी पर मैं गेम पर काम कर रहा था। सेशन-दर-सेशन, मैंने कोड जनरेट करने के लिए AI टूल्स का इस्तेमाल किया, रिजल्ट्स टेस्ट किए और जो आउटपुट मिला उसे रिफाइन किया।
मैंने "vibe coding" के बारे में काफी चर्चा सुनी थी, लेकिन यह पहली बार था जब मैंने पूरी तरह से इस प्रोसेस को अपनाया। कॉन्सेप्ट सिंपल है: आप जो चाहते हैं उसे डिस्क्राइब करें, वर्किंग कोड प्राप्त करें, उसे टेस्ट करें और इटरेट करें। इसमें एंट्री बैरियर बहुत कम है।
और मेरे अनुभव में, वह वादा सच साबित हुआ।
इस प्रोजेक्ट से पहले, मैंने कभी गेम नहीं बनाया था। पहली रात के अंत तक, मेरे पास खेलने लायक कुछ तैयार था।
पहला वर्शन खराब था - और यह ठीक था
शुरुआती प्रॉम्प्ट ने एक फंक्शनल ऑटो-बैटलर फ्रेमवर्क जनरेट किया।
खिलाड़ी कमरों से गुजरते थे, हर पांच फ्लोर पर बॉस से मिलते थे, और जीत के बाद पर्क्स चुनते थे। AI ने लगभग 1,200 लाइन्स का कोड तैयार किया जिसने कोर गेमप्ले लूप को एस्टेब्लिश किया।
विजुअली, यह बहुत रफ था। दुश्मन सिर्फ टेक्स्ट लेबल्स के रूप में थे। कोई आर्टवर्क नहीं था। ज्यादातर जानकारी स्क्रीन पर सिंपल नंबर्स के रूप में दिख रही थी।
इनमें से किसी भी बात का कोई फर्क नहीं पड़ा।
लगभग बीस मिनट की टेस्टिंग के बाद, मेरे पास सुधारों की एक साफ लिस्ट तैयार थी। गेम डेवलपमेंट के लिए यही सही सीक्वेंस है: एक प्लेएबल प्रोटोटाइप तैयार करें, उसे टेस्ट करें और पता लगाएं कि क्या कमी है। गेमप्ले लूप को वैलिडेट करने से पहले विजुअल्स को पॉलिश करने में समय बर्बाद करना अक्सर बेकार होता है।
गेम को अच्छा दिखने से पहले मजेदार होना जरूरी था।
हर प्रॉम्प्ट के साथ एक फीचर
मैंने Cursor का इस्तेमाल करके इस प्रोजेक्ट को बनाया, जिससे डेवलपमेंट के दौरान यह अपने आप सबसे उपयुक्त AI मॉडल चुन लेता था।
हर नया फीचर एक सिंगल फोकस्ड प्रॉम्प्ट के जरिए जोड़ा गया।
उदाहरणों में शामिल हैं:
- हर रन से पहले गोल्ड के लिए रिस्पिन ऑप्शन के साथ एक वेटेड एबिलिटी व्हील जोड़ें।
- स्क्रीन शेक, डैमेज नंबर्स और अटैक पर हिट फ्लैश जोड़ें।
- बिना किसी एक्सटर्नल फाइल के Web Audio का उपयोग करके प्रोसीजरल साउंड इफेक्ट्स जोड़ें।
एक फैसला जो काफी अच्छा रहा, वह था पूरे प्रोजेक्ट को एक ही फाइल में रखना। इसका मतलब था कि AI के पास हमेशा पूरा कॉन्टेक्स्ट रहता था और उसे कई कंपोनेंट्स या सिस्टम्स के बीच स्विच नहीं करना पड़ता था।
डेवलपमेंट के अंत तक, फाइल लगभग 3,200 लाइन्स के कोड तक बढ़ गई थी।
क्या इसे प्रोडक्शन गेम के लिए अच्छी प्रैक्टिस माना जाएगा? बिल्कुल नहीं।
हालांकि, चैट एनवायरनमेंट के अंदर तेजी से AI-असिस्टेड डेवलपमेंट के लिए, यह आइडियल था।
ChatGPT Images के साथ आर्ट बनाना
आर्ट एक और चुनौती थी।
मैं ड्रॉ नहीं कर सकता, इसलिए हर कैरेक्टर पोर्ट्रेट, एनिमी स्प्राइट और बॉस इमेज ChatGPT Images का उपयोग करके जनरेट की गई थी। प्रोसेस सीधा था: जो मैं चाहता था उसे डिस्क्राइब किया, इमेज जनरेट की, उसे प्रोजेक्ट में रखा और गेम से कनेक्ट कर दिया।
जो बात मुझे हैरान कर गई, वह यह थी कि हर इमेज को कितनी बार इटरेट करना पड़ा।
बहुत कम विजुअल्स पहली कोशिश में इस्तेमाल करने लायक थे। प्रोजेक्ट के हिसाब से क्वालिटी लेवल तक पहुंचने के लिए ज्यादातर को कई बार रिफाइन करना पड़ा। कुछ शुरुआती आर्टवर्क तो फाइनल बिल्ड में कभी आ ही नहीं पाए क्योंकि गेम का डिज़ाइन आर्ट पाइपलाइन से ज्यादा तेजी से इवॉल्व हुआ।
पीछे मुड़कर देखूं, तो मैं आर्टवर्क को प्रोसेस में बाद में जनरेट करता और गेम के सिस्टम्स पूरी तरह सेट होने से पहले इमेजेस को पॉलिश करने में कम समय लगाता।
वो समस्याएं जिन्हें AI हल नहीं कर सका
भले ही AI ने डेवलपमेंट को कितना भी तेज किया हो, दो मुख्य क्षेत्र ऐसे थे जहां मानवीय निर्णय (human judgment) जरूरी था।
गेमप्ले को बैलेंस करना
पहली समस्या बैलेंस की थी।
मैंने चाहे कोई भी स्ट्रेटेजी अपनाई, मैं लगातार रन के दौरान एक ही पॉइंट पर मर जाता था। रैंडमाइजेशन सिस्टम खिलाड़ियों को इतना पावरफुल बनने के मौके नहीं दे रहे थे कि वे बाद के एनकाउंटर्स तक पहुंच सकें।
अगर खिलाड़ी हर रन में तीस सेकंड के अंदर ही हार जाएंगे, तो वे वापस नहीं आएंगे।
इसे ठीक करने के लिए बार-बार ट्यूनिंग और टेस्टिंग की जरूरत पड़ी, जब तक कि सफल रन वास्तव में अचीवेबल न लगने लगे।
पेसिंग को सही करना
दूसरी समस्या पेसिंग की थी।
AI ने स्पीड के लिए ऑप्टिमाइज़ किया, जिसका मतलब था कि गेमप्ले इवेंट्स लगभग तुरंत हो रहे थे। स्क्रीन बहुत जल्दी ट्रांजिशन हो रही थी, कॉम्बैट बहुत तेजी से खत्म हो रहा था, और खिलाड़ियों को यह समझने का समय ही नहीं मिल रहा था कि क्या हो रहा है।
अनुभव को धीमा करने के लिए काफी इटरेट करना पड़ा।
मैंने पॉज जोड़े, इवेंट्स के बीच टाइमिंग में सुधार किया, और महत्वपूर्ण पलों को 'सांस लेने' का मौका दिया। उन बदलावों ने गेम को काफी बेहतर बना दिया, जबकि इसमें अपेक्षाकृत कम कोड की जरूरत पड़ी।
इनमें से कोई भी चुनौती प्रोग्रामिंग की समस्या नहीं थी।
ये डिज़ाइन की समस्याएं थीं।
AI कोड जनरेट कर सकता है, लेकिन यह आपको भरोसे के साथ नहीं बता सकता कि गेम कब फ्रस्ट्रेटिंग या जल्दबाजी वाला लग रहा है। यह अभी भी डेवलपर की जिम्मेदारी है।
Dungeon Cuties को लॉन्च करना
डेवलपमेंट पूरा होने के बाद, मैंने गेम को Replit पर होस्ट किया।
हो सकता है कि यह सबसे ऑप्टिमाइज़्ड डिप्लॉयमेंट सॉल्यूशन न हो, लेकिन यह जाना-पहचाना था। मैंने पहले AI-जनरेटेड वेबसाइट्स के लिए इस प्लेटफॉर्म का इस्तेमाल किया था और मैं कीमती हैकथॉन समय को पूरी तरह से नया होस्टिंग वर्कफ़्लो सीखने में बर्बाद नहीं करना चाहता था।
गेम का फाइनल वर्शन यहां खेला जा सकता है: https://dungeon-cuties.replit.app/
$500 जीतना और आगे की ओर देखना
क्या Dungeon Cuties एक चार्ट-टॉपिंग मोबाइल हिट बनेगा?
शायद नहीं।
लेकिन वह कभी लक्ष्य था ही नहीं।
यह गेम एक छोटा, मनोरंजक अनुभव देता है, और इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि इसने साबित कर दिया कि मैं कुछ ऐसा बना सकता हूं जिसे AI-असिस्टेड डेवलपमेंट टूल्स के आने से पहले मैं खुद बनाने में सक्षम नहीं था।
एक फुल कमर्शियल गेम में बदलने के लिए, इसे गहरे प्रोग्रेशन सिस्टम्स, और अधिक कंटेंट, एडिशनल फीचर्स और काफी ज्यादा पॉलिश की जरूरत होगी। हालांकि, दो रातों में एनीमे देखते हुए बनाए गए हैकथॉन प्रोजेक्ट के रूप में, इसने बिल्कुल वही हासिल किया जो इसे करना था।
जो Twitter पर खोजे गए हैकथॉन में एक सहज एंट्री के रूप में शुरू हुआ था, वह एक प्लेएबल गेम, मूल्यवान डेवलपमेंट अनुभव और $500 के प्राइज के साथ खत्म हुआ।
कहने की जरूरत नहीं है, मैं पहले से ही अगले हैकथॉन पर नजर रखे हुए हूं।
