Один разработчик собрал RTS на Марсе 1:1: rust game development с ИИ-агентами вместо команды

Автор проекта несколько месяцев назад поставил себе жёсткое условие: собрать классическую RTS (стратегию в реальном времени) в одиночку, делегируя кодирование ИИ-агентам (программам, которые сами выполняют цепочки задач по вашему описанию). Не демо-уровень, а полный контур: экономика, навигация, бой, сохранения, сетевой режим, серверная часть и сотни автоматических проверок. Язык разработки выбран Rust, проект называется «Робосома».

Почему именно Rust и почему без движка?

Проект написан на Rust, а графика идёт через библиотеку wgpu, окно и ввод обрабатывает winit, математику берёт на себя glam. Данные сохраняются через serde_json и zstd. Это не «движок с нуля»: автор использует готовые библиотеки, но не берёт коробочный игровой движок вроде Unity или Unreal.

Для rust game development такой подход означает полный контроль над архитектурой. Игровая карта здесь не плоский прямоугольник, а Марс в масштабе 1:1. Камера за один непрерывный зум проходит путь от вида планеты из космоса до ног отдельного робота. Поверхность имеет настоящий рельеф, а юниты должны строить, добывать, возить ресурсы и не проваливаться в склон.

Что понадобится

• Rust и Cargo (менеджер пакетов Rust), установленные на машине
• Библиотеки: wgpu (графика), winit (окно и ввод), glam (математика), serde_json (сериализация данных), zstd (сжатие)
• ИИ-агент с поддержкой кода: Claude Code, Cursor, GitHub Copilot или аналог, способный работать с Rust-проектами
• Время: автор потратил несколько месяцев на рабочий прототип, для повторения отдельных подсистем закладывайте недели
• Знание основ Rust: ИИ-агент пишет код, но вы должны понимать, что он делает, иначе отладка невозможна

Пошаговая инструкция

1. Определите архитектуру объектов по схеме «Kind + Spec + Instance». В «Робосоме» эта схема означает: вид задаёт неизменную «ДНК» (тип здания или юнита), спецификация описывает параметры, экземпляр хранит текущее состояние. Такой подход избавляет от копирования логики для каждого нового объекта. Опишите эту схему ИИ-агенту:

Создай модуль entity system на Rust по схеме Kind + Spec + Instance.
Kind — enum с вариантами: Building, Unit, Resource.
Spec — struct с параметрами вида (имя, базовые характеристики).
Instance — struct с текущим состоянием (позиция, здоровье, инвентарь).
Логика обработки не должна дублироваться для каждого Kind.

1. Настройте рендер сферической карты. Карта «Робосомы» это сфера, а не плоскость. Камера должна плавно переключаться между орбитальным и наземным видом. Задайте агенту задачу:

Реализуй камеру на wgpu + glam, которая непрерывным зумом
переходит от орбитального вида сферы (радиус 3389 км)
до ground-level вида (высота 2 м над поверхностью).
Используй LOD для тайлов поверхности.

1. Постройте производственные цепочки как граф зависимостей. В проекте одиннадцать видов зданий: штаб, реактор, экстрактор, цех, фабрика, склад, посадочная площадка, топливный завод, компрессор, электролизёр и установка Сабатье. Каждое звено требует входных ресурсов и даёт выходные. Попросите агента:

Создай систему производственных цепочек на Rust.
Каждое здание — узел графа с inputs и outputs.
Пример цепочки: экстрактор (реголит) → цех (металл) → фабрика (юнит).
Топливная цепочка: вода → электролизёр → компрессор → установка Сабатье → топливо.
Юниты сами должны доставлять ресурсы между зданиями через порты.

1. Реализуйте навигацию юнитов по рельефу. Робосомы четвероногие, около двух метров в длину и 400 кг массы. На марсианском рельефе колёсная тележка буксует, а ноги позволяют переступать камни. Агенту нужна задача с физическими ограничениями:

Напиши pathfinding для четвероногих юнитов на сферической карте
с реальным рельефом. Юнит не должен проваливаться в склон.
Учти марсианскую гравитацию (3.72 м/с²).
Юнит может строить, добывать, перевозить грузы и воевать.

1. Покройте проект автотестами и настройте мультиплатформенную сборку. «Робосома» имеет более 400 автоматических проверок и собирается под Windows и Android. Это критически важно при работе с ИИ-агентами: агент легко ломает то, что написал вчера, и только тесты ловят регрессии.

Добавь интеграционные тесты для:
— производственной цепочки (ресурс проходит от экстрактора до фабрики)
— навигации (юнит доходит из точки A в точку B без провала в геометрию)
— сохранения/загрузки (состояние колонии восстанавливается идентично)
Настрой CI для сборки под Windows (MSVC) и Android (NDK).

1. Добавьте сетевой режим и серверную часть. Конфликт за ресурсы (лёд, руда, ровные площадки) заложен в дизайн: колонии не обязаны быть враждебными, чтобы начать спорить за одно место. Мультиплеер превращает эту механику в живую.

Что делать с этим прямо сейчас?

Авторам Дзена и контент-мейкерам. Rust game development пока нишевая тема, но аудитория растёт. Разбор своего эксперимента с ИИ-агентами при разработке даже маленькой игры даст вам уникальный контент, который не повторит GPT-пересказчик.

Разработчикам и техническим предпринимателям. Эксперимент показывает реальный потолок: один человек с ИИ-агентами вытянул сложный проект до играбельного состояния за несколько месяцев. Но «наполовину удался» означает, что контент, онбординг (обучение нового игрока) и сообщество по-прежнему требуют людей.

Тем, кто в РФ и СНГ. Rust, wgpu, winit и весь стек «Робосомы» доступны без ограничений. Из ИИ-агентов для работы с кодом на русском рынке доступны GigaCode от Сбера и встроенный ассистент в IDE от JetBrains. Claude Code и Cursor работают через VPN.

Эксперимент с «Робосомой» показал границу, которую полезно знать каждому, кто работает с ИИ: агент напишет 400 тестов и соберёт проект под две платформы, но не объяснит игроку, зачем ему оставаться на Марсе ещё на один вечер. Если вы запускаете свой проект с ИИ-агентами, начните с архитектуры и тестов, а бюджет времени на смысл удвойте.