Нейросеть для создания игр: 250 000 строк кода без единой ручной правки

Автор проекта, не программист по основной работе (точнее, как он сам говорит, «был программистом полгода, и это не считается»), за шесть месяцев вечерней работы выкатил в продакшен полноценного AI-мастера подземелий: соло-игру в D&D 5e (настольную ролевую игру) прямо в Telegram. Бот ведёт бой по правилам, бросает кубики без поддавков, считает магию и левелап. Всю разработку вели ИИ-агенты, а роль человека свелась к постановке задач и чтению отчётов. Ниже разбираем, как именно это устроено, чтобы вы могли повторить подход на своём проекте.

Что понадобится

• Подписка на Claude (или аналогичный ИИ-сервис с агентным режимом). Автор тратит 240 долларов в месяц, но на эту подписку приходятся и другие проекты
• Хостинг. В проекте используется Railway (20 долларов в месяц), но подойдёт любой облачный сервис
• Стек проекта: Python + aiogram (библиотека для Telegram-ботов), React для мини-приложения, PostgreSQL (база данных). Выбор стека не принципиален, агенты работают с разными языками
• LLM для самой игры через OpenRouter (сервис-агрегатор, который даёт доступ к разным моделям). Стоимость зависит от числа игроков
• Трекер задач и репозиторий (Git). Без системы контроля версий агентная разработка превращается в хаос
• Время: вечера после основной работы на протяжении нескольких месяцев. Быстрый фикс занимает 34 минуты, крупная подсистема может потребовать недели

Пошаговая инструкция

1. Создайте инструкцию для классификации задач. Это ключевой документ, который лежит в репозитории и определяет весь процесс. Каждая задача перед выполнением проходит «взвешивание» по сложности:
2. Лёгкий фикс: агент читает пару файлов и правит
3. Средняя фича: сначала дизайн-док (документ с описанием того, как функция должна работать), потом план, потом отдельный агент-ревьюер ищет в плане дыры, и только после этого пишется код

4. Тяжёлая подсистема: декомпозиция в трекере, тесты до кода, ревью после каждого шага, отдельные QA-агенты (агенты проверки качества), которые ходят в живое приложение и нажимают кнопки

5. Напишите дизайн-док перед каждой средней и крупной задачей. Агент не должен угадывать, что вы хотите. Опишите: что должно получиться, какие ограничения, как это связано с существующим кодом.

6. Подключите агента-ревьюера. Перед тем как основной агент начнёт писать код, другой агент проверяет план на логические дыры. Код тоже читают агенты, и, по словам автора, «подозреваю, внимательнее, чем читал бы я».

7. Вбейте в контекст агента «шпаргалку» с актуальной схемой проекта. Это критически важный шаг (подробнее в разделе ошибок ниже). Агент не должен угадывать имена таблиц, колонок, эндпоинтов. Он должен видеть реальную схему.

Пример: принудительная шпаргалка для агента

В контекст каждой задачи включай:

- Полную схему БД (таблицы, колонки, типы)
- Список эндпоинтов с методами
- CORS-конфигурацию
- Текущие переменные окружения

Агент НЕ должен «вспоминать» или «предполагать» 
структуру проекта — только читать шпаргалку.

1. Настройте контрольные точки. После каждого логического блока работы агент должен остановиться и показать результат. Никогда не давайте задачу формата «сделай всё и покажи готовое».

2. Запустите QA-агентов на живом приложении. Юнит-тесты (автоматические проверки отдельных функций) не ловят все баги. Агенты, которые реально ходят в приложение через браузер и нажимают кнопки, находят то, что тесты пропускают.

3. Выпустите бету и слушайте пользователей. По данным автора, половина из 2 700 коммитов сделана уже во время беты. Живые игроки генерируют задачи лучше разработчика.

Что показывают цифры проекта?

Бета открылась 13 июня. За два с лишним месяца, по данным автора из продовой базы и кабинета ЮKassa:

• 968 новых пользователей при нулевом рекламном бюджете
• 59% создают персонажа, из них 83% делают первый ход
• Конверсия в создание персонажа выросла с 41-52% в июне до почти трёх четвертей к августу
• Медианный игрок делает 16 полноценных ходов с ответом мастера
• 45% переваливают за 20 ходов, каждый пятый за 50
• Рекордсмен наиграл 333 хода за одну сессию

Техническая статистика: 2 700 коммитов за полгода, 123 активных дня разработки, порядка 250 тысяч строк (219 тысяч на Python, 29 тысяч на TypeScript).

Что делать с этим прямо сейчас?

Авторам Дзена и контент-мейкерам. Нейросеть для создания игр и интерактивного контента уже не требует навыков программирования. Если вы делаете квизы, тесты, интерактивные форматы, подход «дизайн-док плюс агент плюс ревью» применим к вашим проектам. Начните с малого: опишите задачу как дизайн-док, дайте агенту шпаргалку с контекстом, проверяйте результат на каждом шаге.

Маркетологам. Стоимость входа в разработку продукта резко упала. 240 долларов за подписку плюс 20 долларов за хостинг, это бюджет, сравнимый с одним фрилансером на пару дней. Но экономия работает только при выстроенном процессе. Без него вы получите «обогреватель», который сожжёт бюджет и не выдаст результат.

Предпринимателям в РФ и СНГ. Проект живёт на зарубежных сервисах (Claude, Railway, OpenRouter), но сам бот работает в Telegram и принимает оплату через ЮKassa, то есть полностью доступен российским пользователям. Для агентной разработки из России можно использовать доступные аналоги: YandexGPT, GigaChat. Промпт-инжиниринг (настройка инструкций для нейросети) и процесс классификации задач работают с любой моделью.

Три правила, которые стоит вынести из этого разбора: не давайте агенту задачу шире, чем он способен удержать в контексте; вбивайте в контекст всё, что агент мог бы «угадать»; и проверяйте результат в реальной среде, а не только автотестами.