Три ИИ попытались создать клон Counter-Strike: результат эксперимента Обложка: Skyread

Три ИИ попытались создать клон Counter-Strike: результат эксперимента

Новости
Главное:

  • Три современные модели ИИ создали работоспособные клоны игры Counter-Strike без написания кода человеком.
  • Claude Opus 4.5 показал лучшие результаты в разработке фронтенда, Gemini 3 Pro — в бэкенде, а Codex Max 5.1 занял стабильное второе место.
  • Главное ограничение — сложность рефакторинга кода, особенно при добавлении новых функций, что требует вмешательства человека.

Степан Парунашвили из InstantDB провёл эксперимент, в ходе которого три мощные модели искусственного интеллекта — Codex Max 5.1, Claude Opus 4.5 и Gemini 3 Pro — получили задачу создать 3D-шутер с мультиплеером на основе Counter-Strike. При этом разработчик не писал ни единой строчки кода, выступая лишь в роли менеджера, формулировавшего задачи и анализировавшего ошибки, возникавшие в процессе.

Для графики использовалась библиотека three.js, а синхронизация в реальном времени и работа с базой данных осуществлялась через Instant. Все модели функционировали как CLI-агенты, самостоятельно изучая документацию, выполняя сборку и исправляя ошибки, преимущественно связанные с TypeScript, без помощи программирования со стороны человека. Такой подход продемонстрировал способность ИИ к самостоятельному созданию сложных игровых систем по заданным промптам.

Эксперимент выявил своеобразную специализацию моделей. Claude Opus 4.5 добился лучших результатов в части фронтенда: карты получились сложными с препятствиями, персонажи близки по качеству к Minecraft, а анимации смерти — наиболее выразительны. Gemini 3 Pro превосходил конкурентов в бэкенд-части, обеспечивая меньше ошибок при добавлении мультиплеера и более быструю интеграцию с базой данных. Codex Max 5.1 демонстрировал стабильную работу без ярких провалов, занимая второе место в целом.

При этом каждый агент имел свою стратегию решения проблем: Codex сосредотачивался на изучении типов и функций библиотек, Claude регулярно перечитывал документацию, а Gemini активно тестировал сборки и исправлял ошибки на лету. Такой анализ позволяет предположить, что интеграция разных моделей может повысить эффективность разработки.

Основное ограничение возникло при необходимости проведения рефакторинга — добавлении поддержки нескольких карт. Claude Opus 4.5 застрял на этом этапе, что потребовало вмешательства человека для разбора и исправления кода. Этим подчёркивается существующий разрыв между автоматическим созданием прототипа без кода и полноценной разработкой, где решение сложных архитектурных задач пока невозможно без участия разработчика.

Таким образом, эксперимент подчёркивает перспективность использования ИИ в программировании, позволяющего создавать рабочие прототипы игр без традиционного кодирования, но указывает на необходимость дальнейшего развития технологий для самостоятельного решения сложных задач в будущем.

Tagged