A volte i progetti migliori nascono senza alcun piano.
Dopo aver notato lo Scrolly Hackathon su Twitter, mi sono iscritto d'impulso, senza aspettative e senza un concept di gioco in mente. Pochi giorni dopo, ho portato a casa un premio di $500 dopo aver creato un mobile game basato su AI chiamato Dungeon Cuties in sole due notti.
La piattaforma Scrolly è pensata per esperienze mobile-first e il brief era semplice: creare un gioco che utilizzasse l'AI e che funzionasse su smartphone. Senza alcuna esperienza pregressa nello sviluppo di giochi, ho dovuto imparare strada facendo.
Il risultato è stato Dungeon Cuties, un dungeon crawler leggero in cui quattro waifus accompagnano i player attraverso run sempre più difficili. Il gameplay ruota attorno alla selezione di abilità e perk man mano che si avanza nei livelli, mentre una buona dose di casualità rende ogni run diversa dalle altre. Non è stato progettato per essere un RPG serio: era esattamente il tipo di progetto sperimentale che un hackathon mira a ispirare.
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Creare un gioco con l'AI guardando anime
Il mio processo di sviluppo è stato quanto di più casual si possa immaginare.
Per due notti, ho tenuto Crunchyroll acceso su uno schermo mentre lavoravo al gioco sull'altro. Sessione dopo sessione, ho usato strumenti di AI per generare codice, testare i risultati e rifinire l'output.
Avevo sentito parlare molto di "vibe coding", ma questa è stata la prima volta che mi sono dedicato completamente a questo approccio. Il concetto è semplice: descrivi ciò che vuoi, ricevi codice funzionante, testalo e itera. La barriera all'ingresso è incredibilmente bassa.
E, per la mia esperienza, quella promessa è stata mantenuta.
Prima di questo progetto, non avevo mai creato un gioco. Alla fine della prima notte, avevo già qualcosa di giocabile.
La prima versione era brutta, e andava bene così
Il prompt iniziale ha generato un framework funzionale di auto-battler.
I player si muovevano tra le stanze, incontravano boss ogni cinque piani e selezionavano perk dopo le vittorie. L'AI ha prodotto circa 1.200 righe di codice che hanno stabilito il core gameplay loop.
Visivamente, era grezzo. I nemici erano rappresentati da etichette di testo. Non c'erano grafiche. La maggior parte delle informazioni appariva come semplici numeri sullo schermo.
Niente di tutto ciò era importante.
Dopo circa venti minuti di test, avevo già una chiara lista di miglioramenti. Questa è la sequenza corretta per lo sviluppo di un gioco: ottenere un prototipo giocabile, testarlo e scoprire cosa manca. Perdere tempo a rifinire il comparto visivo prima di aver validato il gameplay loop è solitamente uno sforzo sprecato.
Il gioco doveva essere divertente prima ancora di essere bello da vedere.
Una feature per ogni prompt
Ho costruito il progetto usando Cursor, permettendogli di selezionare automaticamente il modello AI più appropriato durante lo sviluppo.
Ogni nuova feature è stata introdotta tramite un singolo prompt mirato.
Alcuni esempi:
- Aggiungere una ruota delle abilità pesata prima di ogni run con un'opzione di respin in cambio di oro.
- Aggiungere screen shake, numeri di danno e flash di impatto durante l'attacco.
- Aggiungere effetti sonori procedurali usando Web Audio senza file esterni.
Una decisione che ha funzionato sorprendentemente bene è stata quella di mantenere l'intero progetto all'interno di un singolo file. Ciò significava che l'AI aveva sempre il contesto completo e non doveva saltare tra molteplici componenti o sistemi.
Alla fine dello sviluppo, il file era cresciuto fino a circa 3.200 righe di codice.
Sarebbe considerata una buona pratica per un gioco in produzione? Assolutamente no.
Per uno sviluppo rapido assistito dall'AI all'interno di un ambiente chat, tuttavia, è stato l'ideale.
Creare la grafica con ChatGPT Images
La grafica è stata un'altra sfida.
Non so disegnare, quindi ogni ritratto dei personaggi, sprite dei nemici e immagine dei boss è stato generato usando ChatGPT Images. Il processo era semplice: descrivere ciò che volevo, generare un'immagine, inserirla nel progetto e collegarla al gioco.
Ciò che mi ha sorpreso è stata la quantità di iterazioni richieste per ogni immagine.
Pochissime immagini erano utilizzabili al primo tentativo. La maggior parte ha richiesto diversi round di rifinitura prima di raggiungere un livello di qualità adatto al progetto. Alcune delle prime grafiche non sono mai entrate nella build finale perché il design del gioco si è evoluto più velocemente della pipeline artistica.
Guardando indietro, genererei la grafica più avanti nel processo, dedicando meno tempo a rifinire le immagini prima che i sistemi di gioco siano completamente stabiliti.
I problemi che l'AI non poteva risolvere
Nonostante quanto l'AI abbia accelerato lo sviluppo, c'erano due aree principali in cui il giudizio umano rimaneva essenziale.
Bilanciare il gameplay
Il primo problema era il bilanciamento.
Indipendentemente dalla strategia provata, morivo costantemente più o meno nello stesso punto durante una run. I sistemi di randomizzazione non fornivano ai player abbastanza opportunità per diventare abbastanza forti da raggiungere gli incontri successivi.
Se i player sbattono contro un muro dopo trenta secondi di ogni run, semplicemente non torneranno a giocare.
Risolvere questo problema ha richiesto ripetuti tuning e test finché le run di successo non sono sembrate realmente raggiungibili.
Ottenere il giusto pacing
Il secondo problema era il pacing.
L'AI era ottimizzata per la velocità, il che significava che gli eventi di gioco accadevano quasi istantaneamente. Le schermate passavano troppo velocemente, il combattimento si risolveva troppo in fretta e i player avevano a malapena il tempo di elaborare ciò che stava accadendo.
Una quantità significativa di iterazioni è stata dedicata a rallentare l'esperienza.
Ho aggiunto pause, migliorato il timing tra gli eventi e permesso ai momenti importanti di "respirare". Quei cambiamenti hanno reso il gioco drasticamente migliore, nonostante richiedessero relativamente poco codice.
Nessuna di queste sfide era un problema di programmazione.
Erano problemi di design.
L'AI può generare codice, ma non può dirti in modo affidabile quando un gioco sembra frustrante o affrettato. Quella rimane ancora responsabilità dello sviluppatore.
Lanciare Dungeon Cuties
Una volta completato lo sviluppo, ho ospitato il gioco su Replit.
Forse non è stata la soluzione di deployment più ottimizzata, ma era quella che conoscevo. Avevo già usato la piattaforma in precedenza per siti web generati dall'AI e non volevo sprecare il prezioso tempo dell'hackathon imparando un flusso di lavoro di hosting completamente nuovo.
La versione finale del gioco può essere giocata qui: https://dungeon-cuties.replit.app/
Vincere $500 e guardare al futuro
Dungeon Cuties diventerà un successo mobile in vetta alle classifiche?
Probabilmente no.
Ma non è mai stato quello l'obiettivo.
Il gioco offre un'esperienza breve e divertente e, cosa ancora più importante, ha dimostrato che potevo creare qualcosa che non sarei mai stato in grado di costruire da solo prima che diventassero disponibili gli strumenti di sviluppo assistiti dall'AI.
Per evolversi in un gioco commerciale completo, avrebbe bisogno di sistemi di progressione più profondi, più contenuti, feature aggiuntive e una rifinitura significativamente maggiore. Come progetto di hackathon costruito in due notti guardando anime, tuttavia, ha realizzato esattamente ciò che si era prefissato.
Ciò che è iniziato come un'iscrizione spontanea a un hackathon scoperto su Twitter si è concluso con un gioco giocabile, una preziosa esperienza di sviluppo e un premio di $500.
Inutile dire che sono già alla ricerca del prossimo.
