最も愚かな見た目のAIプロンプトが慎重なゲームデザインのプロンプトエンジニアリングを打ち破った

クラウドオーパス5が出荷されてからわずか2日後、AI投資家で元HyperWriteのCEOであるマット・シューマーは、このモデルが完全に自分自身で構築したプレイ可能なファーストパーソンシューティングゲームのビデオを投稿しました。

「クラウドオーパス5はこのゲームを一発で作りました」と彼は書き、外部の資産は一切使用されていないと付け加えました。

さて、あなたはこのような高品質な出力には、洗練されたファーストパーソンシューティングゲームを構築するためにAIモデルを導くための長く詳細な慎重なプロンプトが必要だと思うかもしれません。

再考してください。

そのプロンプトは、GitHubに完全に公開された3つの短い段落で構成されていました。これは、オーパス5に最近のコールオブデューティゲームのレベルのシューティングゲームを構築するよう指示し、サブエージェントを展開させ、それぞれが独自のメモリと狭い仕事を持つようにし、個別に部分を扱い、実際のコールオブデューティの映像と並べて比較できるまで、各部分を厳しい批評家とループさせ続けるように指示しました。プロンプトによれば、その結果は「完全に完璧」であるべきです。

これは、プロンプトエンジニアが人々に働きかける方法の逆転です。バイブコーディングブームの間のアドバイスは、形容詞ではなく基準を指定することでした。「良い」とは何かを尋ねるのではなく、何を考慮すべきかを言うことです。「AAA」と言うのではなく。

シューマーのバージョンはその逆に近く、サブエージェントに「完全に驚かされる」ように求め、実際の定義をオーパス5が自分自身のために構築した批評家に委ねています。

2つのクラウドコード機能がそのループを持っています。サブエージェントは独立したコンテキストウィンドウで独自の指示とツールアクセスを持ってスピンアップするため、武器モデルを評価する批評家は、なぜそのように見えるのかというビルダーの言い訳を受け継ぎません。ウルトラコードは、モデルを最高の推論努力に押し上げ、最大16のエージェントに作業を分散させることを可能にするクラウドコードの設定で、1回の実行あたり1,000に制限されています。

Anthropicの組み込み/ループスキルは、繰り返し修正-テスト-調整サイクルのために構築されており、ゲームが見栄えが良くなった瞬間に実行が停止するのを防ぎました。シューマーはラウンド数を指定しませんでした。彼は批評家が新たなギャップを指摘し続けるのを許可し、ビルダーがそれを追い続けるのを何時間も続けました。

完成したビルドはThree.jsとプレーンWebGL2で動作し、約55,000行のコードが11のサブシステムに分散しています。すべてのテクスチャ、メッシュ、アニメーション、音声は、ロード時にブラウザ内で生成されます---ダウンロードされたモデル、HDRI、画像ファイル、音声ファイルはありません。シューマー自身が公開した批評家のログは、スコアが10点中3.59から5を少し超えるまで上昇していることを示しており、毎回実際のゲームに遅れをとっています。

懐疑的な人々は、数時間の隠れた手動コーディングを想定しましたが、シューマーはプロンプトとコードベース全体を公開しました。これが模倣者の始まりでした。

元ヘッジファンドマネージャーでポッドキャスターのジェームズ・アルチュラーは、同じプロンプトを実行し、「少し10時間を超える」時間と約130万トークンをオーパス5に費やしたと報告しました。彼のビルド、オペレーション・ブラックアウトは、ブラウザで無料でプレイでき、素晴らしい見た目です。

Prompt Siloの開発者は、同じリクエストをOpenAIの競合フラッグシップに向けて、"Sol 5.6 Ultra with same prompt"を投稿しました---Solは、OpenAIが7月9日に一般に提供した3モデルGPT-5.6ファミリーの最上位です。安価なテラとルナのバージョンとともに。

開発者のレオン・リンは、通常の詳細なプロンプトを試みました。シューマーの短いバージョンをコピーするのではなく、彼は「このゲームのためのプロンプトをリバースエンジニアリングする」ことを目指し、ラグドール物理からカスケードシャドウマップまでのすべてを説明する約20セクションの文書を作成しました。彼はそれをCursorに投入し、サブエージェントやウルトラコードなしで高い努力でプレーンオーパス5を使用しました。その結果---Dust Corridorという市場通りのシューティングゲームもブラウザでプレイでき、素晴らしい見た目です。

フォローアップビルドのいずれも、シューマーが自分のプロジェクトで実行した盲目的なテストに直面していません。彼の批評家のログは、実際のコールオブデューティが彼が記録したすべてのラウンドで勝っていることを示しています---アルチュラーとアトム・タンスタジオが彼の正確な3段落のプロンプトで追いかけているバーであり、レオン・リンが彼自身の約20セクションで追いかけているものです。

この中で実際に新しいものはどれくらいありますか？

エージェンティックコーディングツールのようなクラウドコードは、監視されたジュニアエンジニアがソフトウェアを書く方法で書きます：ファイルを読み、コードを実行し、生成されたスクリーンショットを見て、サブエージェントや批評家に仕事の一部を渡して、結果を定められた目標と照らし合わせて確認します。そのループは実在し、シューマーのガントレットループはそれを構造化する真の方法です。それ自体では、モデルが想像からゲームを設計したことを証明するものではなく、すでに吸収したコードパターンを再結合しただけです。

それはクラウドオブデューティを偽物にするわけではありませんが、「ゼロから構築された」という主張を完全に信用するのは難しくなるため、その結果には塩を振っておくべきです。

コード生成モデルを研究する研究者は、モデルが新しい何かを推論するのではなく、主にトレーニングデータにすでに存在する非常に類似した例のためにタスクでうまくいく場合の広範な問題に名前を付けています：データ汚染。

最初のファーストパーソンシューティングビルドのいずれも、その種の汚染をチェックするものは公開されていません。シューマー自身のリポジトリには、彼の創造性が含まれている場合、それをそう呼ぶのが公平であるならば、含まれています。それは、「AAAゲームを一発で作った」という表現を、プログラミングの最も文書化されたジャンルの一つの中で働く能力のあるエージェントとして読む理由であり、AIが事前のアートに頼らずにシューティングゲームを設計したという証拠ではありません。

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