کبھی کبھی بہترین پروجیکٹس بغیر کسی پلان کے شروع ہوتے ہیں۔
Twitter پر Scrolly Hackathon دیکھنے کے بعد، میں نے بغیر کسی توقع اور گیم کے تصور کے اس میں حصہ لیا۔ چند دن بعد، میں نے صرف دو راتوں میں Dungeon Cuties نامی ایک AI-powered موبائل گیم بنا کر $500 کا پرائز جیتا۔
Scrolly پلیٹ فارم کو خاص طور پر mobile-first تجربات کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، اور اس کا بریف بالکل واضح تھا: AI کا استعمال کرتے ہوئے ایسی گیم بنائیں جو فون پر چل سکے۔ گیم ڈیولپمنٹ کا کوئی سابقہ تجربہ نہ ہونے کی وجہ سے، مجھے کام کے دوران ہی چیزیں سیکھنی پڑیں۔
نتیجہ Dungeon Cuties کی صورت میں نکلا، جو ایک ہلکی پھلکی dungeon crawler گیم ہے جہاں چار waifus کھلاڑیوں کے ساتھ مشکل سے مشکل مراحل میں سفر کرتی ہیں۔ گیم پلے کا انحصار لیولز کے دوران اسکلز اور پرکس (perks) منتخب کرنے پر ہے، جبکہ رینڈمنس (randomness) کی وجہ سے ہر رن (run) منفرد محسوس ہوتا ہے۔ اسے کوئی سنجیدہ RPG بننے کے لیے ڈیزائن نہیں کیا گیا تھا - یہ بالکل اسی قسم کا تجرباتی پروجیکٹ تھا جسے ایک hackathon فروغ دیتا ہے۔
اپنی گیمز کے لیے کم ادائیگی کریں۔
80% تک رعایت حاصل کریں
Anime دیکھتے ہوئے AI کے ساتھ گیم بنانا
میرا ڈیولپمنٹ کا عمل انتہائی آرام دہ تھا۔
دو راتوں تک، ایک اسکرین پر Crunchyroll چل رہا تھا جبکہ دوسری پر میں گیم پر کام کر رہا تھا۔ سیشن در سیشن، میں نے کوڈ جنریٹ کرنے کے لیے AI ٹولز کا استعمال کیا، نتائج کو ٹیسٹ کیا، اور جو واپس آیا اسے بہتر کیا۔
میں نے "vibe coding" کے بارے میں کافی بحث سنی تھی، لیکن یہ پہلا موقع تھا جب میں نے مکمل طور پر اس عمل کو اپنایا۔ تصور سادہ ہے: بتائیں کہ آپ کیا چاہتے ہیں، ورکنگ کوڈ حاصل کریں، اسے ٹیسٹ کریں، اور دوبارہ دہرائیں۔ اس میں داخلے کی رکاوٹ بہت کم ہے۔
اور میرے تجربے کے مطابق، وہ وعدہ سچ ثابت ہوا۔
اس پروجیکٹ سے پہلے، میں نے کبھی گیم نہیں بنائی تھی۔ پہلی رات کے اختتام تک، میرے پاس کھیلنے کے قابل کچھ موجود تھا۔
پہلا ورژن بدصورت تھا - اور یہ ٹھیک تھا
ابتدائی پرامپٹ (prompt) نے ایک فنکشنل آٹو-بیٹلر فریم ورک تیار کیا۔
کھلاڑی کمروں سے گزرتے، ہر پانچ فلورز کے بعد باسز (bosses) کا سامنا کرتے، اور فتوحات کے بعد پرکس منتخب کرتے۔ AI نے تقریباً 1,200 لائنز کا کوڈ تیار کیا جس نے بنیادی گیم پلے لوپ قائم کیا۔
ظاہری طور پر، یہ بہت رف تھا۔ دشمنوں کو ٹیکسٹ لیبلز سے ظاہر کیا گیا تھا۔ کوئی آرٹ ورک نہیں تھا۔ زیادہ تر معلومات اسکرین پر سادہ نمبروں کی طرح دکھائی دیتی تھیں۔
ان میں سے کسی چیز سے فرق نہیں پڑا۔
تقریباً بیس منٹ کی ٹیسٹنگ کے بعد، میرے پاس بہتری کی ایک واضح فہرست موجود تھی۔ گیم ڈیولپمنٹ کے لیے یہی درست ترتیب ہے: ایک پلے ایبل پروٹوٹائپ (prototype) چلائیں، اسے ٹیسٹ کریں، اور دیکھیں کہ کیا کمی ہے۔ گیم پلے لوپ کو ویلیڈیٹ کرنے سے پہلے ویژولز کو پالش کرنے میں وقت ضائع کرنا عام طور پر فضول کوشش ہوتی ہے۔
گیم کو اچھا دکھنے سے پہلے مزیدار ہونا ضروری تھا۔
ہر پرامپٹ کے ساتھ ایک فیچر
میں نے Cursor کا استعمال کرتے ہوئے پروجیکٹ بنایا، جس نے ڈیولپمنٹ کے دوران خود بخود سب سے موزوں AI ماڈل منتخب کیا۔
ہر نیا فیچر ایک سنگل فوکسڈ پرامپٹ کے ذریعے متعارف کرایا گیا۔
مثالوں میں شامل ہیں:
- ہر رن سے پہلے گولڈ کے بدلے ریسپن (respin) آپشن کے ساتھ ایک ویٹڈ ایبلٹی وہیل شامل کریں۔
- اسکرین شیک، ڈیمیج نمبرز، اور اٹیک پر ہٹ فلیشز شامل کریں۔
- بغیر کسی بیرونی فائل کے Web Audio کا استعمال کرتے ہوئے پروسیجرل ساؤنڈ ایفیکٹس شامل کریں۔
ایک فیصلہ جو حیران کن حد تک کامیاب رہا وہ پورے پروجیکٹ کو ایک ہی فائل میں رکھنا تھا۔ اس کا مطلب یہ تھا کہ AI کے پاس ہمیشہ مکمل کانٹیکسٹ موجود رہتا تھا اور اسے متعدد کمپوننٹس یا سسٹمز کے درمیان سوئچ کرنے کی ضرورت نہیں پڑتی تھی۔
ڈیولپمنٹ کے اختتام تک، فائل تقریباً 3,200 لائنز کے کوڈ تک پہنچ گئی تھی۔
کیا اسے پروڈکشن گیم کے لیے اچھا طریقہ سمجھا جائے گا؟ بالکل نہیں۔
تاہم، چیٹ انوائرمنٹ کے اندر تیز رفتار AI-assisted ڈیولپمنٹ کے لیے، یہ مثالی تھا۔
ChatGPT Images کے ساتھ آرٹ بنانا
آرٹ ایک اور چیلنج تھا۔
میں ڈرائنگ نہیں کر سکتا، اس لیے ہر کریکٹر پورٹریٹ، اینمی سپرائٹ، اور باس امیج ChatGPT Images کا استعمال کرتے ہوئے جنریٹ کی گئی۔ عمل سیدھا تھا: بتائیں کہ میں کیا چاہتا ہوں، تصویر جنریٹ کریں، اسے پروجیکٹ میں رکھیں، اور گیم سے کنیکٹ کریں۔
جس چیز نے مجھے حیران کیا وہ یہ تھی کہ ہر تصویر کو کتنی تکرار (iteration) کی ضرورت تھی۔
بہت کم ویژولز پہلی کوشش میں قابل استعمال تھے۔ زیادہ تر کو اس معیار تک پہنچنے کے لیے کئی راؤنڈز کی ضرورت تھی جو پروجیکٹ کے لیے موزوں ہو۔ کچھ ابتدائی آرٹ ورک تو کبھی فائنل بلڈ میں شامل ہی نہیں ہو سکے کیونکہ گیم کا ڈیزائن آرٹ پائپ لائن سے زیادہ تیزی سے ایوولو (evolve) ہوا۔
پیچھے مڑ کر دیکھوں تو، میں آرٹ ورک کو عمل کے آخر میں جنریٹ کرتا اور گیم کے سسٹمز مکمل طور پر قائم ہونے سے پہلے امیجز کو پالش کرنے میں کم وقت لگاتا۔
وہ مسائل جو AI حل نہیں کر سکا
اس کے باوجود کہ AI نے ڈیولپمنٹ کو کتنا تیز کیا، دو بڑے شعبے ایسے تھے جہاں انسانی فیصلہ سازی ضروری رہی۔
گیم پلے کو بیلنس کرنا
پہلا مسئلہ بیلنس کا تھا۔
میں نے کوئی بھی حکمت عملی آزمائی، میں مسلسل ایک رن کے دوران تقریباً ایک ہی پوائنٹ پر مر جاتا تھا۔ رینڈمائزیشن سسٹمز کھلاڑیوں کو اتنے مواقع فراہم نہیں کر رہے تھے کہ وہ بعد کے مقابلوں تک پہنچنے کے لیے کافی طاقتور ہو سکیں۔
اگر کھلاڑی ہر رن کے تیس سیکنڈ بعد ہی دیوار سے ٹکرا جائیں، تو وہ دوبارہ واپس نہیں آئیں گے۔
اسے ٹھیک کرنے کے لیے بار بار ٹیوننگ اور ٹیسٹنگ کی ضرورت پڑی تاکہ کامیاب رنز واقعی ممکن محسوس ہوں۔
پیسنگ (Pacing) کو درست کرنا
دوسرا مسئلہ پیسنگ کا تھا۔
AI نے رفتار کے لیے آپٹمائز کیا، جس کا مطلب تھا کہ گیم پلے ایونٹس تقریباً فوری طور پر ہو رہے تھے۔ اسکرینز بہت تیزی سے ٹرانزیشن ہو رہی تھیں، لڑائی بہت تیزی سے ختم ہو رہی تھی، اور کھلاڑیوں کے پاس یہ سمجھنے کا وقت ہی نہیں تھا کہ کیا ہو رہا ہے۔
تجربے کو سست کرنے کے لیے کافی تکرار کی گئی۔
میں نے پاز (pauses) شامل کیے، ایونٹس کے درمیان ٹائمنگ کو بہتر بنایا، اور اہم لمحات کو سانس لینے کا موقع دیا۔ ان تبدیلیوں نے گیم کو ڈرامائی طور پر بہتر بنا دیا حالانکہ اس کے لیے نسبتاً کم کوڈ کی ضرورت تھی۔
ان میں سے کوئی بھی چیلنج پروگرامنگ کے مسائل نہیں تھے۔
وہ ڈیزائن کے مسائل تھے۔
AI کوڈ جنریٹ کر سکتا ہے، لیکن یہ آپ کو قابل اعتماد طریقے سے نہیں بتا سکتا کہ گیم کب مایوس کن یا جلد بازی میں محسوس ہوتی ہے۔ یہ اب بھی ڈیولپر کی ذمہ داری ہے۔
Dungeon Cuties کو لانچ کرنا
ایک بار ڈیولپمنٹ مکمل ہو جانے کے بعد، میں نے گیم کو Replit پر ہوسٹ کیا۔
ہو سکتا ہے یہ سب سے زیادہ آپٹمائزڈ ڈیپلائمنٹ حل نہ ہو، لیکن یہ مانوس تھا۔ میں نے پہلے AI سے تیار کردہ ویب سائٹس کے لیے اس پلیٹ فارم کا استعمال کیا تھا اور ہیکاتھون کا قیمتی وقت بالکل نیا ہوسٹنگ ورک فلو سیکھنے میں ضائع نہیں کرنا چاہتا تھا۔
گیم کا فائنل ورژن یہاں کھیلا جا سکتا ہے: https://dungeon-cuties.replit.app/
$500 جیتنا اور آگے دیکھنا
کیا Dungeon Cuties ایک چارٹ-ٹاپنگ موبائل ہٹ بنے گی؟
شاید نہیں۔
لیکن یہ کبھی مقصد تھا ہی نہیں۔
گیم ایک مختصر، تفریحی تجربہ فراہم کرتی ہے، اور اس سے بھی اہم بات یہ ہے کہ اس نے ثابت کیا کہ میں کچھ ایسا بنا سکتا ہوں جسے بنانے کے قابل میں AI-assisted ڈیولپمنٹ ٹولز کے دستیاب ہونے سے پہلے کبھی نہیں تھا۔
ایک مکمل کمرشل گیم بننے کے لیے، اسے گہرے پروگریشن سسٹمز، مزید مواد، اضافی فیچرز، اور نمایاں طور پر زیادہ پالش کی ضرورت ہوگی۔ تاہم، Anime دیکھتے ہوئے دو راتوں میں بنائے گئے ہیکاتھون پروجیکٹ کے طور پر، اس نے بالکل وہی حاصل کیا جو اس کا مقصد تھا۔
جو چیز Twitter پر دریافت ہونے والے ہیکاتھون میں ایک بے ساختہ انٹری کے طور پر شروع ہوئی، وہ ایک پلے ایبل گیم، قیمتی ڈیولپمنٹ تجربہ، اور $500 کے پرائز پر ختم ہوئی۔
کہنے کی ضرورت نہیں، میں پہلے ہی اگلے ہیکاتھون پر نظر رکھے ہوئے ہوں۔
