मैंने अपने कुत्ते को game vibe coding सिखाई
(calebleak.com)- Cavapoo नस्ल की ‘Momo’ को Claude Code और Godot engine का उपयोग करके वास्तव में खेले जा सकने वाले गेम बनाने के लिए प्रशिक्षित करने का एक मामला
- इनपुट Raspberry Pi और DogKeyboard app के जरिए भेजा जाता है, और तय संख्या में अक्षर दर्ज होने पर smart feeder अपने आप ट्रीट देता है
- Claude Code में “गुप्त संकेत जैसी भाषा में निर्देश देने वाला जीनियस game designer” वाला prompt सेट किया गया, ताकि बेतुके इनपुट को अर्थपूर्ण game idea के रूप में समझा जा सके
- स्वचालित feedback tools (screenshot capture, input sequence test, linter आदि) जोड़कर Claude को खुद गेम test और fix करने योग्य बनाया गया
- यह project इस बात का प्रयोगात्मक उदाहरण है कि AI development में विचारों से अधिक feedback loop की गुणवत्ता अहम होती है, और सभी tools व code open source के रूप में जारी किए गए हैं
प्रोजेक्ट अवलोकन
- Momo Bluetooth keyboard के जरिए इनपुट भेजती है, और DogKeyboard उसे Claude Code तक पहुंचाता है
- तय मात्रा में इनपुट जमा होने पर Aqara C1 smart feeder Zigbee command के जरिए ट्रीट वितरित करता है
- Claude काम कर रहा हो तो इनपुट ब्लॉक कर दिया जाता है, और idle अवस्था में पहुंचने पर वह अपने आप submit हो जाता है
- गेम निर्माण Godot 4.6 और C# में किया जाता है, और एक गेम लगभग 1~2 घंटे में पूरा हो जाता है
Prompt डिज़ाइन
- Claude Code द्वारा रैंडम इनपुट को अर्थपूर्ण निर्देश की तरह समझने के लिए ‘cryptic genius designer’ scenario सेट किया गया
- न्यूनतम आवश्यकताओं के रूप में sound, control keys (WASD/arrow keys), दुश्मन या बाधाएं, player character को शामिल करने वाली checklist बनाई गई
- उदाहरण इनपुट “y7u8888888ftrg34BC” को समझकर 3D मेंढक कीड़े पकड़ने वाला गेम “Swamp Snacker” बनाया गया
सिस्टम विस्तार
- Bevy, Unity, Godot की तुलना के बाद Godot चुना गया
- text-based
.tscnfile structure की वजह से Claude उसे सीधे पढ़ और संपादित कर सकता था
- text-based
- DogKeyboard key input filtering, Claude status monitoring, automatic submit, video overlay जैसी सुविधाएं संभालता है
- Zigbee control script से feeder को remotely control किया जाता है, और यह सरल JSON command पर काम करता है
Automation tools और गुणवत्ता सुधार
- screenshot capture script से गेम स्क्रीन की जांच की जाती है, और Claude स्वयं visual feedback देख सकता है
- input sequence test tool की मदद से Claude खुद गेम खेलकर errors ठीक करता है
- Scene linter, Shader linter, Input action mapper जोड़कर build errors और input mapping समस्याओं को पहले ही रोका गया
- ऐसे मामले भी हैं जहां Claude ने खुद 6-stage boss fight तक test करके automated QA की भूमिका निभाई
Momo की training प्रक्रिया
- लगभग 2 हफ्तों तक, दिन में दो बार, 10-10 मिनट की training
- शुरुआत में high-value treats (freeze-dried salmon) से keyboard के साथ सकारात्मक जुड़ाव बनाया गया
- बाद में automatic reward system पर स्विच किया गया, और 16 या अधिक अक्षर इनपुट होने पर ट्रीट दिया गया
- test के दौरान bug की वजह से लगातार ट्रीट मिलने पर Momo ने बार-बार इनपुट देने वाला व्यवहार सीख लिया
- training के बाद input-reward loop को पूरी तरह automate कर दिया गया
बनाए गए गेम
- DJ Smirk: ऐसा संगीत-प्रयोग गेम जिसमें हर key अलग sound निकालती है
- Munch: ingredients इकट्ठा कर salad पूरा करने वाला competitive game
- Zaaz: tile-based movement के साथ स्क्रीन रंगने वाला puzzle game
- The Oracle Frog of Rome: Kraken की भुजाओं से बचते हुए golden chains इकट्ठा करने वाला गेम
- Octogroove: चार भुजाओं से drum बजाने वाला rhythm game
- Ewe Heard Me!: भेड़ों को हांककर बाड़े में डालने वाला गेम (जिसमें जीतना संभव नहीं है)
- Quasar Saz: cosmic instrument के साथ corrupt sounds को हराने वाला 6-stage+boss action game
निष्कर्ष
- यह project AI system design और feedback automation के महत्व को प्रयोगात्मक रूप से साबित करता है
- नतीजों का मूल Momo का इनपुट नहीं, बल्कि prompt, guardrails और automatic validation tools का संयोजन है
- यह सीख मिलती है कि AI development की bottleneck ideas नहीं, बल्कि feedback loop की quality है
- सभी code और tools open source के रूप में जारी हैं, इसलिए इंसान, जानवर और random input तीनों के साथ प्रयोग संभव हैं
8 टिप्पणियां
सच में, अब कोडिंग का ज़माना कुत्ते-बिल्ली तक का हो गया है।
अरे बाप रे, सब मर जाएँगे
ऐसे आइडिया आते कैसे हैं... बस सम्मान ही होता है।
काफ़ी दिलचस्प आइडिया है। अगर prompt निर्देश अच्छे से दिए जाएँ, तो शायद जानवरों के व्यवहार को कई तरीकों से समझना संभव होगा
क्या ऐसा करते-करते जल्द ही ऐसा दौर आ जाएगा जब जानवरों से सच में बातचीत भी संभव हो जाएगी?
मैं बिल्लियों से बात करके देखना चाहता/चाहती हूँ
अब तो वह दौर आ गया है जब कुत्ते से भी पीछे छूट रहे हैं... ऊपर से यह तो क्यूट भी है...
ये कहीं वही बंदर वाला प्रयोग तो नहीं है? हाहा
ओ.. यह कुछ हद तक diffusion जैसी ही कोई विधि लग रही है।
Hacker News की राय
अब कुत्ते भी vibe-coding कर सकते हैं
ज़्यादातर apps वैसे भी इंसानों के हाथ से बने apps की तरह बस मोटे तौर पर काम करते हैं
इससे पुराना कार्टून “On the Internet, nobody knows you’re a dog” याद आता है
अब यह शायद इस रूप में बदल गया है: “AI को इस बात से कोई फ़र्क नहीं पड़ता कि तुम कुत्ते हो या नहीं, बस keyboard दबा सको”
मुझे लगता है यह सचमुच बेहतरीन सामाजिक व्यंग्य है
पूरे project में एक सामाजिक संदेश है, लेकिन मैं चाहता हूँ कि हर कोई उसका अर्थ खुद निकाले
जटिल software में भी सुधार की बहुत गुंजाइश होती है, इसलिए जिस व्यक्ति ने उसे कई सालों तक बनाया हो, वह शायद कहना चाहे, “हमें तो इसमें दशकों लग गए!”
आखिरकार ज़्यादातर लोगों ने technical docs पर निर्भर होकर ही अंदाज़े से coding की है
यह पोस्ट मुझे सच में बहुत पसंद आई
लगता है कल सुबह Karpathy का “dog-based LLM interface ही भविष्य है” वाला बयान HN पर नंबर 1 होगा
और मुझे थोड़ा डर है कि उसके बाद मेरा boss कहेगा, “हमें भी यह अभी करना चाहिए”
कुत्ता Claude को prompt देगा, इंसान कुत्ते को खाना देगा, और कुत्ता इंसान को computer बंद करने से रोकेगा
कुत्ते वफ़ादार होते हैं, उत्साही होते हैं, और office space भी कम घेरते हैं
game industry पर कुत्तों का और finance industry पर बिल्लियों का कब्ज़ा होगा
उम्मीद है laptop waterproof हो
कुत्ते समझदार होते हैं। अगर उन्हें सही input device दिया जाए, तो शायद वे vibe-coding भी कर सकें
इससे मुझे पुराना वह प्रयोग याद आता है जिसमें cactus stock trading कर रहा था
असली बात यह वाक्य है: “जादू input में नहीं, system में है”
अगर random input से भी game बन सकता है, तो इसका मतलब input की अहमियत कम हो गई है
अब engineering का सार prompt नहीं, बल्कि structure design में है
persistent memory, behavior constraints, और feedback loops जैसी system structure prompt optimization से कहीं ज़्यादा महत्वपूर्ण थीं
कुत्ते वाला प्रयोग इस तर्क को चरम तक ले जाता है — आखिरकार AI की क्षमता structure में ही है
engineering कुल मिलाकर system thinking का क्षेत्र है
जैसे-जैसे AI आगे बढ़ेगा, prompt skills बहुत जल्दी बेमानी हो जाएँगी
आखिरकार हम अपनी ही replacements को train कर रहे हैं
तकनीक पूरी तरह विकसित हो जाए तो यह काम कुत्ते भी कर सकते हैं
बेशक LLM अनंत तक बड़े नहीं हो सकते और diminishing returns भी आ सकते हैं, लेकिन अगर AI bubble फूट गया तो हो सकता है हम सबकी नौकरियाँ चली जाएँ
शीर्षक बहुत clickbait है, लेकिन अच्छी बात यह है कि वह लेख की बात को सही-सही बताता भी है
लेखक ने कुत्ते को vibe-coding सिखाया नहीं, बस keyboard दबाने पर treat मिलने वाला conditioned reflex सिखाया है
अगर कुत्ता सच में game feedback पर प्रतिक्रिया देकर काम करे, तभी उसे clickbait नहीं कहा जाएगा
“इतिहासकारों ने 2026 के आसपास उस दौर को, जब इंसान का साथी कुत्ता सहकर्मी में बदलने लगा, ‘Dog Days’ कहा… भौं।” — Puppers Domingo, Good Boy, Esquire
शायद हम जल्द ही असल दुनिया में infinite monkey theorem का प्रमाण देखेंगे
input method को बेहतर बनाना होगा
अगर पूँछ हिलाने या visual attention को पहचानने वाला camera-based interface हो, तो शायद कुत्ता सच में अपनी पसंद का game बना सके
keyboard गलत input device है
सोच रहा हूँ nanobana के साथ जोड़कर उससे options चुनवाऊँ
शायद अगली version में इसे आज़माऊँगा
“कौन है अच्छा software developer?” [प्यार से थपथपाना]
लेखक को keyboard layout को Dvorak में बदल देना चाहिए
उससे कहीं ज़्यादा दिलचस्प random input बनेगा