Нейросеть Gemini собрала 3D-шутер в духе Doom за 5 часов: полный разбор ошибок

Google позиционировал Gemini 3.8 Flash как модель для автономных ИИ-агентов (программ, которые сами выполняют цепочку действий) и сложных инженерных задач с длинным контекстом. В демонстрации показали клон Minecraft, собранный нейросетью. Автор dzen.guru решил пойти дальше и попросил модель написать ретро-шутер от первого лица в стилистике тёмного фэнтези: лабиринты, нежить, ключи, боевые посохи и готическая атмосфера. Без Unity, без Godot, на чистом Three.js (JavaScript-библиотека для 3D в браузере) и WebGL (технология отрисовки 3D-графики прямо в браузере).

Ниже: полный маршрут от первого промпта до играбельного билда с четырьмя уровнями и финальным боссом. Каждый шаг проверен на практике, каждая ошибка задокументирована.

Что понадобится?

• Доступ к Gemini 3.8 Flash через Google AI Studio или API. Бесплатного тарифа хватает для экспериментов
• Node.js и любой текстовый редактор (VS Code подойдёт)
• Python 3 для скриптов обработки спрайтов (очистка фона, квантование цвета)
• Базовое понимание HTML и JavaScript, чтобы читать сгенерированный код и вносить правки
• Около 3 до 5 часов на полный цикл: от первого запроса до играбельного прототипа с четырьмя уровнями

Пошаговая инструкция

1. Декомпозируйте задачу в первом же промпте.

Не просите «напиши игру целиком». Спросите модель, способна ли она собрать 3D-шутер от первого лица, и попросите разбить проект на модули. Gemini нейросеть сама предложит архитектуру: генератор карт, контроллер камеры, систему спрайтов (плоских изображений, которые изображают объекты в 3D-мире), боевую механику.

Можешь ли ты с нуля написать трёхмерный шутер от первого лица
в стилистике тёмного фэнтези? Разбей проект на модули
и предложи стек без готовых игровых движков.

Модель ответит, что берёт Three.js, нативный WebGL и самописный лаунчер на C#.

2. Получите базовый каркас.

Попросите сгенерировать сетку комнат, контроллер камеры с захватом курсора мыши и отрисовку стен. Для пиксельной эстетики старых игр модель пустит рендер через виртуальный буфер низкого разрешения 426 на 240 пикселей со ступенчатым масштабированием. Картинка сразу приобретает нужную зернистость без замыливания.

3. Сгенерируйте спрайты монстров и сразу зачистите фон.

Здесь первая засада. Модель создаёт скелетов, демонов, факелы, но каждый спрайт приклеен к белому фону. Three.js при стандартной прозрачности оставляет вокруг фигуры белёсый ореол толщиной в три пикселя. Монстр выглядит как аппликация, вырезанная из журнала.

Сразу попросите модель написать Python-скрипт с попиксельным обходом и расширением альфа-маски (маска прозрачности, которая говорит движку, какие пиксели показывать, а какие скрывать):

Напиши Python-скрипт, который убирает белый фон
у спрайта с расширением маски прозрачности на 2 пикселя
за границу контура, чтобы не было белого ореола в Three.js.

4. Проверьте каждый кадр анимации оружия вручную.

Нейросеть при генерации кадра со вспышкой магии может решить, что эффекту не хватает драматизма, и пририсовать на задний план постороннюю фигуру. В тесте за посохом из ниоткуда появился полупрозрачный скелет, перекрывающий пол-экрана. Галлюцинация (когда ИИ уверенно выдумывает то, чего не было) проявляется и в графике, не только в тексте. Пересобирайте кадр, пока не получите чистый результат.

5. Примените цветовое квантование к оружию.

Модель рисует посох слишком детально, он выглядит как современный 3D-рендер внутри пиксельного мира. Решение: скрипт, который сжимает изображение до сетки 136 на 136 точек с адаптивной палитрой старых видеокарт, а затем растягивает обратно методом ближайшего соседа (способ увеличения картинки, при котором каждый пиксель просто дублируется без сглаживания).

Напиши скрипт квантования: сожми PNG оружия до 136×136
с адаптивной палитрой 64 цвета, затем растяни обратно
методом nearest neighbor.

6. Настройте порог отсечения фона.

После квантования проверьте перчатку героя. Если она просвечивает, значит модель выставила порог отсечения чёрного цвета слишком высоко. В тесте порог стоял на 32 единицах яркости, и алгоритм выжег больше 60 000 тёмных пикселей внутри самой руки, приняв складки тёмной кожи за фон подземелья. Исправление: отсекайте фон строго снаружи контура, не заходя внутрь координат руки.

7. Масштабируйте архитектуру под боссов.

Стандартная высота стен, которую генерирует модель, составляет 4,5 метра. Для финального босса (в тесте его спрайт был 5,5 метра) этого не хватит: рога пробьют потолок. Задайте для финального уровня высоту сводов 7,5 метра и попросите пересчитать пропорции босса.

8. Исправьте целеуказание монстров.

Модель рассчитывает вектор стрельбы от координат спавна снаряда к позиции игрока. Но позиция игрока по умолчанию имеет высоту ноль, это уровень пола. Стрела вылетает с высоты полутора метров и бьёт в пол под углом 45 градусов. Попросите переделать целеуказание в центр массы игрока с поправкой на скорость движения и заменить точечную проверку столкновений на непрерывную капсульную коллизию.

Перепиши модуль стрельбы монстров: цель — центр массы
игрока (высота 0.9 от пола), добавь поправку на вектор
скорости цели. Замени точечный hitcheck на capsule cast
по всей траектории снаряда за кадр.

Что делать с этим прямо сейчас, по ролям?

Авторам Дзена и контент-мейкерам. Соберите простую браузерную игру и покажите процесс в статье или видео. Формат «я попросил нейросеть сделать Doom» собирает клики, потому что визуально впечатляет, а порог входа минимальный.

Маркетологам. Интерактивные 3D-сцены в браузере без движков и лицензий. Gemini нейросеть генерирует весь стек: промо-квест, виртуальный шоурум, геймифицированный лендинг можно собрать за день.

Предпринимателям в РФ. Gemini 3.8 Flash доступен через Google AI Studio, но в России может потребоваться VPN. Из доступных в РФ аналогов: YandexGPT и GigaChat генерируют код, но на момент теста не тянут связный 3D-проект на тысячи строк. Для генерации спрайтов можно подключить Kandinsky от Сбера.

Полный эксперимент показал: Gemini 3.8 Flash превращает текстовое описание в рабочий 3D-проект, но требует ручной доводки на каждом втором шаге. Кто освоит цикл «промпт, проверка, исправление», тот получит инструмент для быстрого прототипирования, недоступный ещё год назад.