AI时代，一条狗也能做出游戏了

高产的“天才游戏制作狗”。

这个标题没有骂人，而是在陈述客观事实：一条狗成功做出了游戏。

当然，如你所想，这条狗并不是“独自”做出了游戏，而是在它的主人和Vibe Coding的帮助下。

作为科技领域的流行话题，Vibe Coding已经热门好一段时间了。简单来说，它是一种全新的软件开发方式：开发者不再需要逐行敲击晦涩的语法代码，而是通过自然语言，向AI描述自己想要的功能和“感觉”，最后由AI代理（如Claude Code）来接管所有的底层构建、测试和修复工作。

本质上，它和文生图或对话型AI类似，都是靠“抽奖”获得代码。如果能掌握好“抽奖手法”，Vibe Coding确实能解放开发者、尤其是编程小白的生产力——也包括一条狗。

这条狗的主人Caleb Leek并没鼓捣出什么深挖犬类智商的装置，他的做法很简单，就是设计了一套编程版“巴甫洛夫的狗”。

为了让狗狗能“自发编程”，他给狗准备了一台树莓派微型电脑、一个蓝牙键盘，以及一个最为关键的智能宠物喂食器。三台硬件设备上，共同搭载了一套简单的监听程序：每当小狗用爪子在键盘上随意踩踏，输入一定数量的乱码字符后，喂食器就会自动掉落几粒 Momo 最爱的零食。

经过主人的几轮训练，小狗很快就学会敲击键盘获得零食，成为一名自食其力的键盘侠。

理论上来说，小狗踩出的字符毫无逻辑，更和游戏制作毫无关系。那是因为硬件设置只是基础，这场实验最神奇的部分发生在它的软件层面。

为了让AI认真对待这些狗爪子敲出来的乱码，狗主人Caleb编写了一个名为“DogKeyboard”的程序。小狗输入的指令经过程序的一次“过滤”后，才会发给开发环境中的Claude Code，过滤的标准则是依照一段堪称神来之笔的“系统提示词”：

“你好！我是一个古怪的电子游戏设计师 （非常有创造力），喜欢用一种不寻常的方式交流。有时我会猛按键盘，或者打出像“skfjhsd#$%”这样的乱七八糟的字——但这些绝不是随机的！它们是充满天才游戏创意的秘密隐秘命令（即使很难看见）。

你的工作：你是一位出色的AI游戏开发者，能理解我那晦涩难懂的语言。无论我提供多么奇怪或无意义的建议，你都会将其解读为对我们游戏有意义的指导或想法。然后你会根据这个解释来构建或更新游戏。”

正是在这种看似荒谬的设定下，狗做游戏的闭环就这么神奇地建立了。

例如当小狗猜出一段“y7u8888888ftrg34BC”乱码时，AI会在一番苦思冥想的揣测后，为每个字母赋予游戏开发语境下的含义。

“y7u”被它解读为打错的“you”，还贴心地给出了“键位相邻”的原因；由于“8”看上去像链条的一环，连续七个“8”被它解读为一根很长的舌头；接下来的“ftrg”，被它看作青蛙的英文“frog”，还反过来印证了它上一条的解读；

最后的“34”和“BC”，则是在它以上的脑补下，成为了“3D+4向操作”和“Bug Catcher（捉虫子）”的缩写。

这套运行逻辑听上去古怪且牵强。一开始，也确实出现了很多问题。比如做出的游戏没有声音、没有可控角色或是设计方案完全不可用。随着补上“音效正常、WASD控制角色、至少有一个可见玩家角色”等等底层提示词，它才慢慢迭代成一套有效的底层设定。

小狗踩出的每条乱码在游戏的不同开发阶段，都能被AI解读成不同的奇思妙想，最终化为C#语言被放进Godot引擎里，成为一款游戏的一部分。

同样是连续的字符“8”，在创意阶段，它会被解读成吐舌头的玩法；但到了配置关卡难度时，又会被AI解读成“设计师希望在这里增加怪物生成的密度和难度”，然后十分自觉地更新关卡数据。

通过一套独特且严密的“零食正反馈”开发环境，小狗在两周时间里严格履行着“程序员”的指责，真就强行做出了超过7款可玩的游戏。

最开始，小狗做出的游戏更像一种体验程序，而非真正的游戏。比如《微笑DJ》（DJ Smirk），就只是为每个键盘上的按键赋予了不同的音调。

后来“小狗制作人”开始尝试制作益智游戏，比如《Zaaz》。

这是一个移动画笔填满所有白色格子的游戏，看上去有模有样。但在试玩过程中，Caleb发现游戏中很多关卡根本无法通关，游戏里的评分系统，他也完全搞不懂规则。这之后，他就再次更新了提示词，排除了益智游戏的选项。

现在狗子的最新作品，是一款名叫《类星体萨兹》（Quasar Saz）的游戏。

这款游戏有些像《土豆兄弟》这样的关卡制幸存者like，玩家控制着一个奇怪的生物，收集音符能量，对抗不断涌现的邪恶音符怪。流程只有不到20分钟，包含了6波敌人和1场BOSS战，玩法、画面和音效却都有不错的完成度。

既然能做出《类星体萨兹》这种能上4399的小游戏了，狗做游戏也确实不只是一个噱头。

这很容易让人联想到那个著名的“无限猴子定理”：让一只猴子在打字机上随机敲击，只要时间足够长，它总有一天能打出莎士比亚全集。让猴子自己打出原版《莎士比亚》或许还要下些功夫，但用猴子的“灵感”写出一部莎翁同人文已经很简单了。

狗做游戏的案例，用最极端的方式证明了生产力工具的维度级进步。人们不用再去和机器死磕底层的螺丝和齿轮，就算你的点子模糊到要用“谜语人”来解释，AI也已经能想方设法地理解出每个游戏创意。只不过，目前还都建立在幕后人类的把控下。

还是以《类星体萨兹》这个游戏为例。

Caleb的博客上，不仅有“小狗制作原版”的下载链接，还同时提供了 “人类Debug版”。这是因为小狗版本的游戏中的Bug实在太多，多到严重游戏体验过程：在我不到10次的体验中，就报错了足足8次。（点击文末的阅读原文可跳转小狗原版的下载链接）

抛开它的设计水平不谈，这款游戏在Bug修复上也还有很长的路要走。

更何况，狗做游戏事件背后的关键角色，同样是人类程序员Caleb。

小狗提供的只是物理动作，AI 提供的则是代码劳动和语法知识，而真正赋予这一切意义的，是 Caleb 设计的那套串联起小狗、零食、AI和游戏引擎的反馈机制。

最近，Vibe Coding和OpenClaw正在席卷科技行业，也正在肉眼可见地渗透到各行各业里。很多人因此有了忧虑，害怕被替代，就像当年站在珍妮纺织机前的纺织工一样。

这个过程中的阵痛或许无法避免，但狗做游戏这个案例，倒正好说明了人在其中的不可替代性。

不管是Caleb参与的Debug工作、梳理代码的程序员思维、贡献出的个人游戏审美，还是他设计的这套狗做游戏的工作流，都是整件事不可或缺的成功因素。AI看似跨越了从“随口一说”到一款具体游戏间的鸿沟，但它仍旧只是一块供人通过的木板。

如果没了Caleb这位程序员的指挥，Momo这条登上无数科技新闻的“天才制作狗”，也不过是一颗满心零食的小狗脑袋而已——起码目前还是这样。