- Cavapoo cinsi ‘Momo’nun Claude Code ve Godot motorunu kullanarak gerçekten oynanabilir oyunlar üretmesi için eğitildiği bir örnek
- Girdi, Raspberry Pi ve DogKeyboard uygulaması üzerinden iletiliyor; belirli sayıda karakter girildiğinde akıllı mama dağıtıcısı otomatik olarak ödül maması veriyor
- Claude Code için “şifre gibi bir dille talimat veren dahi bir oyun tasarımcısı” şeklinde bir prompt tanımlanarak, anlamsız girdileri anlamlı oyun fikirleri olarak yorumlaması sağlanmış
- Otomatik geri bildirim araçları (ekran görüntüsü yakalama, girdi dizisi testleri, linter vb.) eklenerek Claude’un oyunu kendi başına test edip düzeltebilmesi sağlanmış
- Proje, yapay zeka geliştirmede asıl meselenin fikirden çok geri bildirim döngüsünün kalitesi olduğunu gösteren bir deney ve tüm araçlar ile kodlar açık kaynak olarak yayımlanmış
Proje özeti
- Momo, Bluetooth klavye üzerinden girdi gönderiyor ve DogKeyboard bunu Claude Code’a iletiyor
- Belirli bir girdi miktarı biriktiğinde Aqara C1 akıllı mama dağıtıcısı Zigbee komutuyla ödül maması veriyor
- Claude çalışırken girdiler engelleniyor, bekleme durumuna geçtiğinde ise otomatik olarak gönderiliyor
- Oyun geliştirme Godot 4.6 ve C# ile yapılıyor; bir oyun yaklaşık 1–2 saat içinde tamamlanıyor
Prompt tasarımı
- Claude Code’un rastgele girdileri anlamlı talimatlar olarak yorumlaması için ‘kriptik dahi tasarımcı’ senaryosu kurulmuş
- Asgari gereksinimler olarak ses, kontrol tuşları (WASD/ok tuşları), düşman veya engel, oyuncu karakteri içeren bir kontrol listesi hazırlanmış
- Örnek girdi “y7u8888888ftrg34BC” yorumlanarak 3D kurbağa böcek yakalama oyunu “Swamp Snacker” üretilmiş
Sistemin genişletilmesi
- Bevy, Unity, Godot karşılaştırıldıktan sonra Godot seçilmiş
- Metin tabanlı
.tscn dosya yapısı sayesinde Claude bunları doğrudan okuyup düzenleyebiliyor
- DogKeyboard; tuş girdisi filtreleme, Claude durum izleme, otomatik gönderim, video overlay işlevlerini yerine getiriyor
- Zigbee kontrol script’i ile mama dağıtıcı uzaktan kontrol ediliyor ve basit JSON komutlarıyla çalışıyor
Otomasyon araçları ve kalite iyileştirmeleri
- Ekran görüntüsü yakalama script’i ile oyun ekranı doğrulanıyor ve Claude görsel geri bildirimi doğrudan kontrol ediyor
- Girdi dizisi test aracı ile Claude oyunu kendi başına oynayıp hataları düzeltiyor
- Scene linter, Shader linter, Input action mapper eklenerek build hataları ve girdi eşleme sorunları önceden engelleniyor
- Claude’un 6 aşamalı boss savaşına kadar kendi başına test yapıp otomatik QA rolünü üstlendiği bir örnek de var
Momo’nun eğitim süreci
- Yaklaşık 2 hafta boyunca günde iki kez, 10’ar dakikalık eğitim
- Başlangıçta yüksek değerli ödül maması (dondurularak kurutulmuş somon) ile klavyeye karşı olumlu bir bağ kurulmuş
- Daha sonra otomatik ödül sistemine geçilmiş; 16 veya daha fazla karakter girişi yapıldığında ödül veriliyor
- Test sırasında bir hata nedeniyle ödül maması art arda verilince, Momo tekrar tekrar giriş yapmayı deneme davranışını öğrenmiş
- Eğitimin ardından girdi-ödül döngüsü tamamen otomatikleştirilmiş
Yapılan oyunlar
- DJ Smirk: Her tuşun farklı bir ses çıkardığı deneysel bir müzik oyunu
- Munch: Malzeme toplayıp salata tamamlamaya dayalı rekabetçi bir oyun
- Zaaz: Kareler üzerinde hareket edip ekranı boyamaya dayalı bir bulmaca oyunu
- The Oracle Frog of Rome: Kraken’in kollarından kaçarken altın zincirler toplanan bir oyun
- Octogroove: Dört kolla davul çalınan bir ritim oyunu
- Ewe Heard Me!: Koyunları güdüp ağıla sokma oyunu (kazanılamama sorunu var)
- Quasar Saz: Uzay enstrümanıyla yozlaşmış seslere karşı savaşılan, 6 aşama + boss savaşlı bir aksiyon oyunu
Sonuç
- Proje, yapay zeka sistem tasarımı ve geri bildirim otomasyonunun önemini deneysel olarak ortaya koyuyor
- Sonucun özü Momo’nun girdilerinden değil, prompt, guardrail ve otomatik doğrulama araçlarının birleşiminden geliyor
- Yapay zeka geliştirmedeki darboğazın fikir değil, geri bildirim döngüsünün kalitesi olduğu yönünde bir ders sunuyor
- Tüm kodlar ve araçlar açık kaynak olarak yayımlandığı için insan, hayvan ve rastgele girdilerle deney yapmak mümkün
8 yorum
Aman, hepsi ölüyor.
Gerçekten de kodlamanın it ürür kervan yürür dönemi gelmiş.
Böyle bir fikir nasıl aklına geliyor... sadece saygı duyuyorum.
Oldukça eğlenceli bir fikir. Prompt talimatları iyi verilirse hayvanların davranışlarını çeşitli şekillerde anlamak mümkün olabilir gibi görünüyor.
Böyle giderse yakında hayvanlarla gerçekten konuşabildiğimiz bir çağ da gelmez mi?
Kedilerle konuşmayı denemek istiyorum
Artık köpeğime bile yenildiğimiz bir çağdayız... Üstelik bu minnoş bir de sevimli...
Bu hani şu maymun deneyi falan var ya, o değil mi? hahaha
Oo.. bu bir şekilde diffusion'a benzer bir yaklaşım gibi görünüyor.
Hacker News yorumları
Artık köpekler de vibe-coding yapabiliyor
Çoğu uygulama, insanlar tarafından yapılmış uygulamalar gibi aşağı yukarı çalışıyor
Eski karikatür “On the Internet, nobody knows you’re a dog”’u hatırlatıyor
Şimdi sanki bu, “AI senin köpek olup olmamanı umursamıyor bile, yeter ki klavyeye basabiliyor ol” versiyonuna dönüşmüş gibi
Bence bu gerçekten harika bir toplumsal hiciv
Projenin tamamı toplumsal bir mesaj taşıyor ama herkesin bunu kendi başına yorumlamasını isterim
Karmaşık yazılımlarda bile geliştirilecek çok şey var; bunu yıllarca geliştiren biri açısından “biz buna onlarca yıl harcadık!” diye bağırmak isteyebilir
Sonuçta çoğu kişi yalnızca teknik dokümantasyona dayanarak sezgisel biçimde kod yazdı
Yazıyı gerçekten çok beğendim
Yarın sabah Karpathy’nin “köpek tabanlı LLM arayüzleri gelecektir” demesinin HN’de 1 numaraya çıkacağını hissediyorum
Sonra patronumun da “bizim de hemen yapmamız lazım” diyeceğinden biraz endişe ediyorum
Köpek Claude’a prompt verecek, insan köpeği besleyecek, köpek de insanın bilgisayarı kapatmasını engelleyecek
Köpekler sadık, hevesli ve ofiste daha az yer kaplıyor
Oyun sektörünü köpekler, finans sektörünü ise kediler ele geçirecek gibi görünüyor
Umarım dizüstü bilgisayarlar su geçirmezdir
Köpekler zeki. Uygun bir giriş aygıtı verilirse vibe-coding de yapabilirler
Bana geçmişteki kaktüslerin hisse senedi alım satımı yaptığı deney’i hatırlatıyor
Asıl kilit nokta, “sihir girdide değil, sistemde” cümlesi
Rastgele girdilerle bile oyun üretilebiliyorsa, bu girdinin öneminin azaldığı anlamına geliyor
Artık mühendisliğin özü prompt’tan ziyade yapı tasarımında yatıyor
Kalıcı bellek, davranış kısıtları ve geri bildirim döngüleri gibi sistem yapıları, prompt optimizasyonundan çok daha önemliydi
Köpek deneyi bu mantığı en uç noktaya taşıyan bir örnek — sonuçta AI’nin kapasitesi yapının kendisinde
Mühendislik bütünüyle bir sistem düşüncesi alanı
AI geliştikçe prompt becerileri kısa sürede anlamsızlaşacak
Sonuçta kendi yerimize geçecek şeyleri eğitiyoruz
Teknoloji tamamen olgunlaşırsa bunu köpekler bile yapabilir
Elbette LLM’ler sonsuza dek büyüyemez ve azalan getiri ortaya çıkabilir, ama AI balonu patlarsa hepimiz işimizi kaybedebiliriz
Başlık çok tıklama tuzağı gibi ama aslında yazının içeriğini doğru anlattığı için hoşuma gitti
Yazar köpeğe vibe-coding öğretmedi, sadece klavyeye basınca ödül maması gelen bir koşullu refleks öğretti
Köpek gerçekten oyundan gelen geri bildirime tepki verecek hale gelirse, işte o zaman clickbait olmaz
“Tarihçiler, yaklaşık 2026 civarında, insanın yoldaşı olan köpeğin iş arkadaşına evrildiği döneme ‘Dog Days’ adını verdi… hav” — Puppers Domingo, Good Boy, Esquire
Yakında gerçek hayatta sonsuz maymun teoremi’nin kanıtını görebiliriz
Girdi yöntemini iyileştirmek gerekiyor
Kuyruk sallamayı ya da görsel ilgiyi algılayan kamera tabanlı bir arayüz olsaydı, köpek gerçekten kendi zevkine uygun oyunlar yapabilirdi
Klavye yanlış giriş aygıtı
Bunu nanobana ile birleştirip seçenek seçtirmeyi düşünüyorum
Muhtemelen bir sonraki sürümde deneyeceğim
“Kim iyi bir yazılım geliştirici?” [pışpış]
Yazar klavyeyi Dvorak düzenine çevirmeli
Bu çok daha ilginç rastgele girdiler üretirdi