CodeRoom: шаблон курса AI Game Lab BuildFromZero — классические игры с ИИ

На платформе CodeRoom опубликована учебная шаблон-заготовка Vorlage AI Game Lab BuildFromZero: Spiele-Klassiker von Null. Это набор строительных блоков, по которым классические игровые идеи разрабатываются с нуля — от небольшой, но уже запускаемой стартовой базы до играбельного прототипа. Основу составляет техника frameCraft, а сам формат называется ProtoTypeFirst: каждый блок стартует с работающего кода, который затем шаг за шагом расширяется.

Главная особенность подхода — ИИ-кодирование как встроенная, методически оформленная поддержка внутри CodeRoom. ИИ работает контекстно, с учётом текущего состояния проекта: объясняет ошибки, вносит точечные изменения и делает разработку кода сразу проверяемой. Преподаватели при этом сохраняют прозрачность: видят промпты, изменения и версии.

Учебная цель — научить моделированию, структурированию и реализации. Фигуры, состояния, списки данных, позиции в сетке, коллизии и элементы интерфейса добавляются к стартовой базе системно. Из небольших сцен благодаря продуманным данным, понятным функциям и повторяющимся правилам постепенно получаются играбельные прототипы. Компетенции сгруппированы по темам: построение сцены (игровое поле, фигуры, элементы UI, кнопки для тача и подготовленный ввод), управление и ввод (клавиатура и тач для движения, размещения и игровых действий), игровые механики (движение, смена направления, выстрелы, бомбы, движение противников, собираемые объекты, взаимодействия), структуры данных (значения сцены, списки, позиции в сетке, данные противников, места для строительства, состояния объектов), коллизии и правила (контакты со стенами и противниками, попадания, столкновение с собой, урон, радиусы действия), игровые состояния и обратная связь (очки, жизни, волны, ресурсы, Game Over, условия победы, перезапуск, HUD), а также прототипирование с ИИ-кодированием: небольшие точечные изменения тестируются, оцениваются и становятся основой следующего шага.

Набор состоит из отдельных блоков, каждый из которых ведёт от рабочей стартовой базы к чётко ограниченному расширению сцены, данных, ввода, правил и игровых состояний. Space Invaders — защита от формации: движение, выстрелы, противники, попадания, очки, жизни, волны и перезапуск; 90 минут, 23 задания. Tower Defense Light — оборона вдоль пути: карта с путём, стартом, целью, местами постройки и заготовками противников превращается в прототип с сохранёнными данными, защитой от дребезга ввода, башнями, атаками, монетами, волнами, поражением и перезапуском; 90 минут, 25 заданий. Bomberman light — бомба в сетке: от заготовки поля, игрока, маркера, UI и подготовленного управления к логике сетки, движению, стенам, бомбе, взрыву, очкам, урону, противникам, победе и перезапуску; 90 минут, 21 задание. Pac-Man — охота за очками в лабиринте: видимая область лабиринта с игроком-заглушкой и проверкой ввода расширяется до tilemap, движения, коллизий со стенами, собираемых точек, счёта, противников, жизней и power-точки; 90 минут, 27 заданий. Snake — рост в сетке: из поля, головы змейки, HUD и кнопок управления строится логика сетки с движением, едой, ростом, коллизиями, счётом, Game Over и перезапуском; 75 минут, 25 заданий. Отдельный блок — открытая ИИ-песочница: нейтральная среда frameCraft, где сцену, фигуру, переменные, текстовую обратную связь и произвольные идеи прототипов можно развивать без заранее заданной конечной игры; 90 минут, 18 заданий.

Шаблон позиционируется как структурированная основа для собственных ИИ-проектов по играм на занятиях: блоки дают понятные этапы разработки и прозрачные учебные цели. Предлагается демо-доступ — шаблон можно опробовать и адаптировать под свою учебную группу и план занятий.