AI時代，一條狗也能做出游戲了

高產的“天才游戲制作狗”。

這個標題沒有罵人，而是在陳述客觀事實：一條狗成功做出了游戲。

當然，如你所想，這條狗并不是“獨自”做出了游戲，而是在它的主人和Vibe Coding的幫助下。

本文的主角Momo

作為科技領域的流行話題，Vibe Coding已經熱門好一段時間了。簡單來說，它是一種全新的軟件開發方式：開發者不再需要逐行敲擊晦澀的語法代碼，而是通過自然語言，向AI描述自己想要的功能和“感覺”，最后由AI代理（如Claude Code）來接管所有的底層構建、測試和修復工作。

本質上，它和文生圖或對話型AI類似，都是靠“抽獎”獲得代碼。如果能掌握好“抽獎手法”，Vibe Coding確實能解放開發者、尤其是編程小白的生產力——也包括一條狗。

這條狗的主人Caleb Leek并沒鼓搗出什么深挖犬類智商的裝置，他的做法很簡單，就是設計了一套編程版“巴甫洛夫的狗”。

為了讓狗狗能“自發編程”，他給狗準備了一臺樹莓派微型電腦、一個藍牙鍵盤，以及一個最為關鍵的智能寵物喂食器。三臺硬件設備上，共同搭載了一套簡單的監聽程序：每當小狗用爪子在鍵盤上隨意踩踏，輸入一定數量的亂碼字符后，喂食器就會自動掉落幾粒 Momo 最愛的零食。

經過主人的幾輪訓練，小狗很快就學會敲擊鍵盤獲得零食，成為一名自食其力的鍵盤俠。

游戲的“制作過程”

理論上來說，小狗踩出的字符毫無邏輯，更和游戲制作毫無關系。那是因為硬件設置只是基礎，這場實驗最神奇的部分發生在它的軟件層面。

為了讓AI認真對待這些狗爪子敲出來的亂碼，狗主人Caleb編寫了一個名為“DogKeyboard”的程序。小狗輸入的指令經過程序的一次“過濾”后，才會發給開發環境中的Claude Code，過濾的標準則是依照一段堪稱神來之筆的“系統提示詞”：

“你好！我是一個古怪的電子游戲設計師 （非常有創造力），喜歡用一種不尋常的方式交流。有時我會猛按鍵盤，或者打出像“skfjhsd#$%”這樣的亂七八糟的字——但這些絕不是隨機的！它們是充滿天才游戲創意的秘密隱秘命令（即使很難看見）。

你的工作：你是一位出色的AI游戲開發者，能理解我那晦澀難懂的語言。無論我提供多么奇怪或無意義的建議，你都會將其解讀為對我們游戲有意義的指導或想法。然后你會根據這個解釋來構建或更新游戲。”

訓練流程圖

正是在這種看似荒謬的設定下，狗做游戲的閉環就這么神奇地建立了。

例如當小狗猜出一段“y7u8888888ftrg34BC”亂碼時，AI會在一番苦思冥想的揣測后，為每個字母賦予游戲開發語境下的含義。

“y7u”被它解讀為打錯的“you”，還貼心地給出了“鍵位相鄰”的原因；由于“8”看上去像鏈條的一環，連續七個“8”被它解讀為一根很長的舌頭；接下來的“ftrg”，被它看作青蛙的英文“frog”，還反過來印證了它上一條的解讀；

最后的“34”和“BC”，則是在它以上的腦補下，成為了“3D+4向操作”和“Bug Catcher（捉蟲子）”的縮寫。

這套運行邏輯聽上去古怪且牽強。一開始，也確實出現了很多問題。比如做出的游戲沒有聲音、沒有可控角色或是設計方案完全不可用。隨著補上“音效正常、WASD控制角色、至少有一個可見玩家角色”等等底層提示詞，它才慢慢迭代成一套有效的底層設定。

小狗踩出的每條亂碼在游戲的不同開發階段，都能被AI解讀成不同的奇思妙想，最終化為C#語言被放進Godot引擎里，成為一款游戲的一部分。

同樣是連續的字符“8”，在創意階段，它會被解讀成吐舌頭的玩法；但到了配置關卡難度時，又會被AI解讀成“設計師希望在這里增加怪物生成的密度和難度”，然后十分自覺地更新關卡數據。

通過一套獨特且嚴密的“零食正反饋”開發環境，小狗在兩周時間里嚴格履行著“程序員”的指責，真就強行做出了超過7款可玩的游戲。

最開始，小狗做出的游戲更像一種體驗程序，而非真正的游戲。比如《微笑DJ》（DJ Smirk），就只是為每個鍵盤上的按鍵賦予了不同的音調。

后來“小狗制作人”開始嘗試制作益智游戲，比如《Zaaz》。

這是一個移動畫筆填滿所有白色格子的游戲，看上去有模有樣。但在試玩過程中，Caleb發現游戲中很多關卡根本無法通關，游戲里的評分系統，他也完全搞不懂規則。這之后，他就再次更新了提示詞，排除了益智游戲的選項。

現在狗子的最新作品，是一款名叫《類星體薩茲》（Quasar Saz）的游戲。

這款游戲有些像《土豆兄弟》這樣的關卡制幸存者like，玩家控制著一個奇怪的生物，收集音符能量，對抗不斷涌現的邪惡音符怪。流程只有不到20分鐘，包含了6波敵人和1場BOSS戰，玩法、畫面和音效卻都有不錯的完成度。

既然能做出《類星體薩茲》這種能上4399的小游戲了，狗做游戲也確實不只是一個噱頭。

這很容易讓人聯想到那個著名的“無限猴子定理”：讓一只猴子在打字機上隨機敲擊，只要時間足夠長，它總有一天能打出莎士比亞全集。讓猴子自己打出原版《莎士比亞》或許還要下些功夫，但用猴子的“靈感”寫出一部莎翁同人文已經很簡單了。

狗做游戲的案例，用最極端的方式證明了生產力工具的維度級進步。人們不用再去和機器死磕底層的螺絲和齒輪，就算你的點子模糊到要用“謎語人”來解釋，AI也已經能想方設法地理解出每個游戲創意。只不過，目前還都建立在幕后人類的把控下。

還是以《類星體薩茲》這個游戲為例。

Caleb的博客上，不僅有“小狗制作原版”的下載鏈接，還同時提供了 “人類Debug版”。這是因為小狗版本的游戲中的Bug實在太多，多到嚴重游戲體驗過程：在我不到10次的體驗中，就報錯了足足8次。（點擊文末的閱讀原文可跳轉小狗原版的下載鏈接）

拋開它的設計水平不談，這款游戲在Bug修復上也還有很長的路要走。

更何況，狗做游戲事件背后的關鍵角色，同樣是人類程序員Caleb。

小狗提供的只是物理動作，AI 提供的則是代碼勞動和語法知識，而真正賦予這一切意義的，是 Caleb 設計的那套串聯起小狗、零食、AI和游戲引擎的反饋機制。

Caleb不只是“狗的主人”

最近，Vibe Coding和OpenClaw正在席卷科技行業，也正在肉眼可見地滲透到各行各業里。很多人因此有了憂慮，害怕被替代，就像當年站在珍妮紡織機前的紡織工一樣。

這個過程中的陣痛或許無法避免，但狗做游戲這個案例，倒正好說明了人在其中的不可替代性。

不管是Caleb參與的Debug工作、梳理代碼的程序員思維、貢獻出的個人游戲審美，還是他設計的這套狗做游戲的工作流，都是整件事不可或缺的成功因素。AI看似跨越了從“隨口一說”到一款具體游戲間的鴻溝，但它仍舊只是一塊供人通過的木板。

如果沒了Caleb這位程序員的指揮，Momo這條登上無數科技新聞的“天才制作狗”，也不過是一顆滿心零食的小狗腦袋而已——起碼目前還是這樣。