

> 摘要 前Meta工程师通过精密的硬件联动与角色扮演提示词，成功引导宠物狗利用大模型开发出带有BOSS战的完整游戏。这场实验揭示了AI在处理极高随机性输入时的惊人潜力。

## 软硬件协同的自动投喂循环

大语言模型在编程领域的潜力正在被以一种极其戏谑却震撼的方式验证。前Meta研究工程师Caleb Leak近期展示了一项前所未有的氛围编程实验，他让仅重9磅的可卡布犬Momo，成功主导开发了一款名为《Quasar Saz》的电子游戏。这套实验系统的核心在于巧妙的软硬件闭环。宠物狗通过随意敲击连接在树莓派5上的蓝牙键盘产生输入信号。这些杂乱无章的字符会被专属小程序过滤，随后直接投递给Claude Code系统。为了维持宠物的敲击热情，实验者设定了奖励机制，一旦检测到足够数量的输入，智能喂食器便会自动吐出零食。

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<center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 乱码重构与逻辑转译

将毫无逻辑的狗爪乱码转化为可执行的C#代码，关键在于极端的提示词工程。工程师为AI设定了非常具体的角色约束，要求其扮演一位沟通方式怪异的天才设计师，并深信这些乱码中藏着绝妙的游戏灵感。在自动截图反馈与场景检查等工具的持续辅助下，大模型在短短两小时内完成了逻辑重构。最终产出的作品基于Godot4.6引擎制作，不仅包含了完整的战斗逻辑和6个独立关卡，甚至还具备极高的可玩性。尽管这只是一次充满趣味的整活实验，但它深刻证明了在完善的自动化验证机制下，现代系统已经具备了极强的混沌信息处理与逻辑闭环能力。

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