- Ein Fallbeispiel, in dem der Cavapoo „Momo“ darauf trainiert wurde, mit Claude Code und der Godot-Engine tatsächlich spielbare Spiele zu erstellen
- Die Eingaben werden über Raspberry Pi und die DogKeyboard-App übermittelt; sobald eine bestimmte Zeichenzahl erreicht ist, gibt ein smarter Futterautomat automatisch Leckerlis aus
- Für Claude Code wurde der Prompt „genialer Game-Designer, der in einer kryptischen Sprache Anweisungen gibt“ eingerichtet, sodass sinnlose Eingaben als sinnvolle Spielideen interpretiert werden
- Durch zusätzliche automatische Feedback-Tools (Screenshot-Erfassung, Tests von Eingabesequenzen, Linter usw.) kann Claude Spiele selbst testen und korrigieren
- Das Projekt ist ein Experiment, das zeigt, dass es bei AI-Entwicklung eher auf die Qualität der Feedback-Schleife als auf die Idee selbst ankommt; alle Tools und der gesamte Code wurden als Open Source veröffentlicht
Projektüberblick
- Momo sendet Eingaben über eine Bluetooth-Tastatur, und DogKeyboard leitet sie an Claude Code weiter
- Wenn eine bestimmte Eingabemenge erreicht ist, gibt der smarte Futterautomat Aqara C1 per Zigbee-Befehl Leckerlis aus
- Während Claude arbeitet, werden Eingaben blockiert; sobald das System wieder im Leerlauf ist, werden sie automatisch abgeschickt
- Die Spieleentwicklung erfolgt mit Godot 4.6 und C#; ein Spiel wird in etwa 1 bis 2 Stunden fertiggestellt
Prompt-Design
- Es wurde ein „kryptischer genialer Designer“-Szenario eingerichtet, damit Claude Code zufällige Eingaben als sinnvolle Anweisungen interpretieren kann
- Als Mindestanforderungen wurde eine Checkliste definiert, die Sound, Steuerungstasten (WASD/Pfeiltasten), Gegner oder Hindernisse sowie einen Spielercharakter umfasst
- Die Beispiel-Eingabe „y7u8888888ftrg34BC“ wurde interpretiert und führte zum 3D-Frosch-Insektenfangspiel „Swamp Snacker“
Systemerweiterung
- Nach einem Vergleich von Bevy, Unity und Godot fiel die Wahl auf Godot
- Dank der textbasierten Struktur von
.tscn-Dateien kann Claude sie direkt lesen und bearbeiten
- DogKeyboard übernimmt Filterung von Tasteneingaben, Überwachung des Claude-Status, automatisches Absenden und Video-Overlay
- Ein Zigbee-Steuerskript steuert den Futterautomaten aus der Ferne und arbeitet mit einfachen JSON-Befehlen
Automatisierungstools und Qualitätsverbesserung
- Mit einem Screenshot-Erfassungsskript werden Spielbildschirme überprüft, sodass Claude visuelles Feedback direkt auswerten kann
- Mit einem Test-Tool für Eingabesequenzen spielt Claude die Spiele selbst und behebt Fehler
- Scene Linter, Shader Linter und Input Action Mapper wurden ergänzt, um Build-Fehler und Probleme beim Input-Mapping im Vorfeld zu vermeiden
- Es gibt einen Fall, in dem Claude selbstständig bis zu einem Bosskampf mit 6 Phasen testete und damit automatisiert die QA-Rolle übernahm
Momos Trainingsprozess
- Etwa 2 Wochen lang wurde zweimal täglich jeweils 10 Minuten trainiert
- Zunächst wurden besonders attraktive Leckerlis (gefriergetrockneter Lachs) genutzt, um eine positive Verknüpfung mit der Tastatur aufzubauen
- Danach erfolgte die Umstellung auf ein automatisches Belohnungssystem, bei dem nach 16 oder mehr eingegebenen Zeichen Leckerlis ausgegeben wurden
- Als während eines Tests durch einen Bug fortlaufend Leckerlis ausgegeben wurden, lernte Momo, wiederholt Eingaben zu machen
- Nach dem Training wurde die Eingabe-Belohnungs-Schleife vollständig automatisiert
Die erstellten Spiele
- DJ Smirk: ein experimentelles Musikspiel, bei dem jede Taste einen anderen Ton erzeugt
- Munch: ein kompetitives Spiel, in dem Zutaten gesammelt werden, um einen Salat fertigzustellen
- Zaaz: ein Puzzlespiel, bei dem man sich kachelweise bewegt und den Bildschirm einfärbt
- The Oracle Frog of Rome: ein Spiel, in dem goldene Ketten gesammelt und dabei den Armen des Kraken ausgewichen wird
- Octogroove: ein Rhythmusspiel, in dem mit vier Armen Schlagzeug gespielt wird
- Ewe Heard Me!: ein Spiel, in dem Schafe in einen Pferch getrieben werden (mit dem Problem, dass es nicht gewinnbar ist)
- Quasar Saz: ein Actionspiel mit 6 Phasen plus Bosskampf, in dem mit einem Weltrauminstrument korrumpierte Klänge bekämpft werden
Fazit
- Das Projekt liefert einen experimentellen Nachweis für die Bedeutung von AI-Systemdesign und automatisierter Feedback-Verarbeitung
- Entscheidend für das Ergebnis ist nicht Momos Eingabe, sondern die Kombination aus Prompt, Guardrails und automatisierten Validierungstools
- Es vermittelt die Erkenntnis, dass der Engpass in der AI-Entwicklung nicht die Idee, sondern die Qualität der Feedback-Schleife ist
- Der gesamte Code und alle Tools wurden als Open Source veröffentlicht, sodass Experimente mit menschlichen, tierischen und zufälligen Eingaben gleichermaßen möglich sind
8 Kommentare
Oh je, alle sterben.
Wir leben wirklich in einer Zeit, in der sogar Hunde und Kühe programmieren.
Wie kommt man auf so eine Idee ... einfach nur bewundernswert.
Eine interessante Idee. Wenn man Prompt-Anweisungen nur gut formuliert, könnte man das Verhalten von Tieren wohl auf verschiedene Weise verstehen.
Kommt bald vielleicht eine Zeit, in der echte Gespräche mit Tieren möglich sind?
Ich würde gern mal mit Katzen sprechen.
Wir leben jetzt in einer Zeit, in der uns sogar Hunde abhängen ... und dieser hier ist sogar auch noch süß ...
Ist das nicht dieses Affenexperiment oder so? hahaha
Oh ... das wirkt irgendwie wie eine ähnliche Methode wie bei Diffusion.
Hacker-News-Kommentare
Jetzt können sogar Hunde vibe-coden
Die meisten Apps funktionieren ungefähr so halbwegs wie von Menschen gebaute Apps
Es erinnert an den alten Cartoon „On the Internet, nobody knows you’re a dog“
Inzwischen scheint es eher die Version zu sein: „Der AI ist völlig egal, ob du ein Hund bist oder nicht, solange du auf die Tastatur hämmern kannst“
Ich finde, das ist wirklich großartige Gesellschaftssatire
Das ganze Projekt trägt zwar eine gesellschaftliche Botschaft in sich, aber ich möchte, dass jede Person es selbst interpretiert
Selbst komplexe Software hat noch viel Luft nach oben, und aus Sicht der Menschen, die jahrelang daran entwickelt haben, möchte man wohl rufen: „Wir haben dafür Jahrzehnte gebraucht!“
Am Ende haben die meisten eben auch nur mithilfe der technischen Dokumentation nach Gefühl programmiert
Ich mag den Beitrag wirklich sehr
Morgen früh steht vermutlich auf Platz 1 bei HN, dass Karpathy sagt: „Dog-basierte LLM-Interfaces sind die Zukunft“
Und ich mache mir ein bisschen Sorgen, dass mein Chef dann sagt: „Das müssen wir sofort auch machen“
Der Hund gibt Claude die Prompts, der Mensch gibt dem Hund Futter, und der Hund hält den Menschen davon ab, den Computer auszuschalten
Hunde sind loyal, motiviert und brauchen weniger Bürofläche
Die Spieleindustrie übernehmen die Hunde, die Finanzindustrie die Katzen
Hoffentlich ist der Laptop wasserdicht
Hunde sind klug. Mit dem richtigen Eingabegerät könnten sie vielleicht sogar vibe-coden
Das erinnert mich an ein früheres Experiment, bei dem eine Yucca-Pflanze Aktien handelte
Der eigentliche Kern ist der Satz: „Die Magie steckt nicht im Input, sondern im System“
Dass mit zufälligem Input ein Spiel entsteht, bedeutet, dass die Bedeutung des Inputs kleiner geworden ist
Das Wesen von Engineering liegt jetzt nicht im Prompt, sondern im Entwurf der Struktur
Systemstrukturen wie persistenter Speicher, Handlungsbeschränkungen und Feedback-Loops waren viel wichtiger als Prompt-Optimierung
Das Hunde-Experiment ist ein Beispiel, das diese Logik bis ins Extrem treibt — am Ende liegt die Fähigkeit der AI in der Struktur selbst
Engineering ist ein Feld des ganzheitlichen Systemdenkens
Wenn AI weiter Fortschritte macht, wird Prompt-Kunst sehr schnell bedeutungslos werden
Im Grunde trainieren wir gerade unseren eigenen Ersatz
Wenn die Technologie vollständig ausgereift ist, ist es etwas, das sogar ein Hund tun kann
Natürlich können LLMs nicht unendlich wachsen und es könnte zu abnehmenden Erträgen kommen, aber wenn die AI-Blase platzt, könnten wir am Ende alle unsere Jobs verlieren
Der Titel ist sehr klickstark, aber cool ist, dass er den Inhalt tatsächlich korrekt beschreibt
Der Autor hat dem Hund nicht beigebracht zu vibe-coden, sondern nur einen konditionierten Reflex: Tastatur anschlagen bringt Leckerli
Erst wenn der Hund tatsächlich auf das Feedback des Spiels reagiert, wäre es kein Clickbait mehr
„Historiker nannten ungefähr ab 2026 die Zeit, in der sich der Hund vom Begleiter des Menschen zum Kollegen entwickelte, die ‚Dog Days‘ … wuff“ — Puppers Domingo, Good Boy, Esquire
Vielleicht sehen wir bald in der Realität einen Beweis für das Infinite-Monkey-Theorem
Die Eingabemethode sollte verbessert werden
Mit einem kamerabasierten Interface, das Schwanzwedeln oder visuelle Aufmerksamkeit erkennt, könnte ein Hund vielleicht wirklich Spiele nach seinem Geschmack bauen
Die Tastatur ist das falsche Eingabegerät
Ich überlege, das mit nanobana zu kombinieren und ihn zwischen Optionen wählen zu lassen
Ich werde das wahrscheinlich in der nächsten Version ausprobieren
„Wer ist ein guter Softwareentwickler?“ [Streichel, Streichel]
Der Autor sollte die Tastatur auf Dvorak-Layout umstellen
Das würde deutlich interessantere Zufallseingaben erzeugen