Пока вы работаете, ИИ играет
Все мы ждали, что ИИ будет за нас делать черную тяжелую работу, но вместо этого он занимается творчеством, пишет тексты, рисует картинки и вот теперь еще и играет в игры.

🔜 Но последнее он делает хотя бы не просто так, а для дела. Ну, или так говорят ребята из Ramp, которые заставили Claude играть в OpenRCT2 — опен-сорсную версию RollerCoaster Tycoon 2.

В игре нужно строить парк развлечений — ставить горки, магазинчики с едой, нанимать персонал и следить за уровнем довольства посетителей. В общем, как пишут сами авторы идеи, «имитирует клиентоориентированные бизнес-операции и циклы обратной связи, построенные на SaaS» — а значит, прекрасно походит для того, чтобы протестировать на ней возможности ИИ.

Для начала им пришлось навайбкодить целую кучу дополнительных элементов: новый пункт в меню, интерфейс командной строки, чтобы Claude мог взаимодействовать с игрой, RPC-слой для передачи команд ИИ, тесты. Все это заняло около 40 часов и было сопряжено со стандартными проблемами вайб-кодинга, когда сложно разобраться, что вообще работает, а что нет. Приходилось много тестить вручную, и это тормозило работу.

Как все прошло?
🔵Claude хорошо справлялся с отслеживанием метрик и задачами вроде ценообразования, маркетинга и администрирования работы парка, открытием и закрытием аттракционов. Неплохо ему удавалось также размещать магазинчики с едой и туалеты, но есть нюанс.
🔵Чтобы ориентироваться на карте, ему приходилось рисовать ASCII-схему. Выше как раз скриншот прикрепили. Он мог «приближать» и «отдалять» изображение, но все равно мучился с расставлением особенно крупных аттракционов и прокладыванием путей к ним. К тому же, карта была двухмерной, так что он не «видел» холмы, не мог строить кастомные горки в высоту и копать в глубину.

Несколько интересных выводов (кроме предсказуемого «ИИ уверенно чувствует себя при работе с метриками и цифрами, но на местности ориентируется с трудом»):
🔵Anthropic регулярно выкатывала обновления и новые фичи для Claude — хотя проект был коротким, команда успела оценить удобство от работы с постоянно развивающимся инструментом.
🔵Оптимальная среда для ИИ-агента — это та, где есть выстроенная цепь обратной связи, чтобы он сам мог тестировать и корректировать свою работу. Если эти задачи падают на человека, то они портят весь вайб в вайб-кодинге.
🔵Главное — это опыт, потому что он дает интуитивное понимание возможностей ИИ, которое не вычитаешь ни в какой статье.

Что в итоге?
В итоге парк работает под пристальным надзором Claude, который, кажется, справляется с управлением им лучше, чем с вендинговым автоматом в офисе Anthropic.