今回もTシャツ目当てにAmazon Q CLIを使った記事と、作成過程での学びを書ければと思います。

なんのゲームをつくるか

ドットアンドボックスというゲームがあり、古くより紙と鉛筆だけでできるゲームで親しまれているものです。
最近の子だと、Switchの「アソビ大全51」などにも入っているので、やってみた人もおられるのではないかと。

以前お遊びでつくってみて子供たちと遊んだのだが、ミスさえしなければ負けないような作りで、ちょっと遊びやランダム要素が足りないな、と感じていた。

そこで今回は、「ドットアンドボックス」に特定マスを開くと爆死する要素を追加し、「マインスイーパー+ドットアンドボックス」という多分世の中にはないゲームをpygameで作ることとした。

(generated by chatgpt)

指示からのゲーム作成

とはいえゲーム作りとかやったことないので、まずは「何の情報与えればゲームが作れるの？」と問い合わせして、様式を作成してもらった。
随分大規模な想定をされてしまったのだが、基本はあなたに任せますよのスタンスで提出、第一弾を作成してもらえる。
そこからどこが悪い、どうして欲しい、一から考え直して、など突き詰めることで、無事ゲーム最終版を完成させることができた。(最後にゲームのプログラムを添付する。)

気付き

1. 必要なプログラム全部を把握してくれる

今回のゲームに関するpythonファイルを、作成時点で分けて作成してくれるほか、修正時は各プログラムの関係を把握して修正してくれるので、個別にClaudeに頼んでいた時より断然楽だった。

2. テストプレイでのエラーを勝手に直してくれる

今回のプロンプトのミソとして、「該当のプログラムについて修正して。修正後テストプレイさせて」というと、一通りの作業が終わった後プログラムを起動してくれる。この時諸々の機能が動かなくてエラーが発生したりクラッシュしたりするのだが、その際プログラムを閉じた後エラーを検知して勝手に直して再度テストプレイさせてくれる。これはプロンプト回数減らせる上に、いちいちあれが起動しないなどのエラー内容を伝える必要がないため、非常に利便性を感じた。

3. 最初に考えたロジックを抜本的に変更できない

Amazon Q CLIに限った話ではないが、最初のプロンプトでAIが考えだしたロジックが根本的に実現不可能な場合、バグを指摘しても工夫だけで乗り越えようとしてしまう。

4. 抜本的な変更を指示しても前のコードが残りがち

「その方法は無理だよ、もっとこうしては？」と依頼すると聞き入れてくれて直してくれるのだが、途中まで書いたカードや変数を微妙に残したままへんしゅうしようとしてしまう。その結果、不必要なデータによりバグを発生させてしまう。(ここも指摘してあげればなおるが…)

5. 基本は継ぎ足しで対応していこうとする

これも生成AIの特徴として、修正をやるにあたってはコードを継ぎ足してなんとかしていこうとする。これにより4項のような事態が発生するし、万が一ver1.0にたどり着けたとしても、コードの九龍城状態になってしまい、何がなんやらどれが必要やらわからない、ひどいコードへと至ってしまう。

まとめと感想

今回は企画に誘われてAmazon Q CLIというものを使って、ウェブで生成AIを使ってコード作成とは違う体験をした。

PC内情報を使って種々のコーディングや対応をしてくれるため、非常に強力なツールであると感じた。
またAmazon Q CLIというからにはAWSリソースとの連携が強力なはずなので、そこを交えて開発をすればやはり非常に強力であり、課金の価値は十二分にあるように感じた。

ただ生成AIとして気を付けなければならないところは同様にあるため、下記は留意して開発を進める必要があると思った。

極力疎結合とし、一個一個の機能ごとに開発を進める
可能であれば設計書などをしっかり作り上げ、1回目からちゃんとしたものを作ってもらうようする
コードの構成を理解し、ブラックボックスの状態で放置しない。

利用上限は月50回と一見少なそうに見えるが、テストプレイでのエラー自動修正を考えれば、案件を絞って活用すれば十分にトライからスタートできるため、皆さんもぜひ使ってみてほしい