- « Momo », un chien de race cavapoo, a été entraîné à créer des jeux réellement jouables à l’aide de Claude Code et du moteur Godot
- Les entrées sont envoyées via un Raspberry Pi et l’application DogKeyboard ; lorsqu’un certain nombre de caractères est saisi, un distributeur de nourriture intelligent donne automatiquement une friandise
- Dans Claude Code, un prompt le définit comme un « génial game designer qui donne des instructions dans une langue chiffrée », afin qu’il interprète des entrées dénuées de sens comme des idées de jeu pertinentes
- Des outils de feedback automatisé (capture d’écran, test de séquences d’entrée, linter, etc.) ont été ajoutés pour permettre à Claude de tester et corriger lui-même les jeux
- Le projet est une expérimentation qui montre que le cœur du développement IA réside moins dans l’idée que dans la qualité de la boucle de feedback, et tous les outils ainsi que le code sont publiés en open source
Vue d’ensemble du projet
- Momo envoie des entrées via un clavier Bluetooth, que DogKeyboard transmet à Claude Code
- Lorsqu’un certain volume d’entrées s’accumule, le distributeur intelligent Aqara C1 distribue des friandises via une commande Zigbee
- Quand Claude est en train de travailler, les entrées sont bloquées, puis automatiquement soumises lorsqu’il repasse en attente
- La création des jeux se fait avec Godot 4.6 et C#, et un jeu est terminé en environ 1 à 2 heures
Conception du prompt
- Un scénario de « designer de génie cryptique » a été mis en place pour que Claude Code interprète des entrées aléatoires comme des consignes significatives
- Une checklist fixe comme exigences minimales la présence de sons, touches de contrôle (WASD/flèches), ennemi ou obstacle, personnage joueur
- L’entrée d’exemple « y7u8888888ftrg34BC » a été interprétée pour générer Swamp Snacker, un jeu 3D de grenouille qui attrape des insectes
Extension du système
- Bevy, Unity et Godot ont été comparés, puis Godot a été retenu
- Grâce à la structure textuelle des fichiers
.tscn, Claude peut les lire et les modifier directement
- DogKeyboard gère le filtrage des frappes, le suivi de l’état de Claude, la soumission automatique et les overlays vidéo
- Un script de contrôle Zigbee permet de piloter le distributeur à distance, avec de simples commandes JSON
Outils d’automatisation et amélioration de la qualité
- Un script de capture d’écran vérifie l’affichage du jeu, et Claude peut examiner lui-même ce feedback visuel
- Un outil de test de séquences d’entrée permet à Claude de jouer lui-même au jeu et de corriger les erreurs
- Des scene linter, shader linter et input action mapper ont été ajoutés afin d’éviter en amont les erreurs de build et les problèmes de mapping des entrées
- Il existe un cas où Claude a lui-même testé jusqu’à un combat de boss en 6 phases, assurant ainsi un rôle de QA automatisée
Entraînement de Momo
- Environ deux semaines d’entraînement, deux fois par jour pendant 10 minutes
- Au départ, des friandises de grande valeur (saumon lyophilisé) ont servi à créer une association positive avec le clavier
- Ensuite, passage à un système de récompense automatisé, avec distribution d’une friandise après 16 caractères ou plus
- Lors des tests, un bug a provoqué la distribution continue de friandises, et Momo a appris à répéter les entrées
- Après l’entraînement, la boucle entrée-récompense a été entièrement automatisée
Jeux créés
- DJ Smirk : un jeu expérimental musical où chaque touche produit un son différent
- Munch : un jeu compétitif où il faut rassembler des ingrédients pour compléter une salade
- Zaaz : un puzzle game où l’on se déplace case par case pour peindre l’écran
- The Oracle Frog of Rome : un jeu où l’on collecte des chaînes dorées en évitant les tentacules du kraken
- Octogroove : un jeu de rythme où l’on joue de la batterie avec quatre bras
- Ewe Heard Me! : un jeu où l’on mène des moutons dans un enclos (avec un problème rendant la victoire impossible)
- Quasar Saz : un jeu d’action à 6 niveaux + boss où l’on combat des sons corrompus avec un instrument spatial
Conclusion
- Le projet démontre de manière expérimentale l’importance de la conception des systèmes IA et de l’automatisation du feedback
- Le cœur du résultat ne réside pas dans les entrées de Momo, mais dans la combinaison du prompt, des garde-fous et des outils de validation automatique
- Il en ressort une leçon : le goulot d’étranglement du développement IA n’est pas l’idée, mais la qualité de la boucle de feedback
- Tout le code et tous les outils sont publiés en open source, rendant possibles des expérimentations avec des humains, des animaux ou des entrées aléatoires
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