今流行のこちらをやってみました。
1. インストール
高野はWindowsのため、以下の手順を使用しました。
特に詰まるところはなかったです。
2. ゲームを作る
ゲームを作る前に、何を作ろうかまず考える必要がありました。
2.1 ゲームコンセプトを考える
延々とフラッシュでパズルゲームをし、ニコニコ動画を見る学生時代をすごしておりました。
手軽にできるパズルゲームを作ろう！
特に時間を費やしていたZOOKEEPREというゲームをインスパイアし作ろうと決めました。
参考:
その名も「AWS Certification Keeper」。よく界隈の皆様が集めている資格試験を集めようというゲームです。
なお、この記事のためにZOOKEEPERをググり、上記のリンクを貼る前に1回遊んでしまい30分くらい時間を消費してしまったので、閲覧注意です。
2.2 Amazon Q CLIにゲームを作ってもらう
ZOOKEEPERのようなゲーム、「AWS Certification Keeper」を作って欲しい。
言語はお任せで。
初回で出来上がったものがこちらです。
Pythonで作成されていますが、操作説明や資格の表記が非常に見づらく、
自分で修正するのも骨が折れそうだったので、ZOOKEEPERと同じくブラウザで動作するように再依頼しました。
再依頼につき「Game-shikaku.md」という以下ファイルを作成し、
Game-shikaku.md を読んで、htmlで作成するように依頼しました。
# ゲームコンセプト
AWS certification KEEPER
# ゲーム動作
制限時間は60秒。
AWS certificationの略称の文字パズル。
現存するcertificationは以下。
・CLF
・AIF
・SAA
・DEA
・MLA
・DVA
・SOA
・ANS
・SCS
・MLS
・DOP
・SAP
このcertificationの略称の文字をバラバラに用意し、10マス×10マスのフィールドにランダムに配置されている。
初期状態で、certification名称が揃っていたらその文字列は消え、消えた個所に上からマスが詰められ、最上部には新たに文字列が配置され、10×10に戻る。
プレイヤーは上下、または左右の文字列を入れ替えることができる。
入れ替えた結果、certificationの略称と一致する文字列が発生したら、その文字列が強調表示され、消える。タイムバーが5秒伸びる。
ただし、消えない場合は入れ替えた文字列は入れ替え前に戻る。
# ゲームの動作について
ゲーム開始時間を早めるため、10マス×10マスのフィールド初期配置は
20パターン事前に用意し、ランダムに使用する形とする。
揃った資格は、対象となるキャラクター()が右に表示され、12人揃ったらクリアにしてほしい。
# ヒント
この文字を入れ替えたら左右、または上下に揃うよ、というお助け表示機能をつけてほしい。1回使ったら10秒使えなくなる。
最終的に出来上がったものがこちらです。
まったくコーディングはしておりませんが、結構よいものができたのではないか？と思っています。
3. 気づき
最終的な形態になるまでに、計半日はかかっています。
QCLIを使って作った記事の中では時間かかりすぎな方だと自負しています。主に3点反省点があります。
3.1 ゲームを作るための指示用語がわからない
初回で「ZOOKEEPERみたいなゲーム」とQ CLIに指示したものの、ZOOKEEPERを理解してくれず、謎のテトリスもどきが出てきて困惑しました。
そのため、ZOOKEEPERの、自分が認識しているゲームルールを説明し指示する必要があり。Q CLIが理解できるプロトコルをつかむには、もっとQ CLIで遊ぶ必要がありそうです。
3.2 ゲームの難易度をどう調整すべきかわからない
ZOOKEEPERと違い同じ文字列を揃えるのではなく、マッチした文字列を見つけるゲームのため、初期画面ではなかなか何を入れ替えればいいか、判断が難しいことに気づき頭を抱えました。
Q CLIに相談し、ヒント機能(右のHintボタン)と、揃える資格例を2点実装してもらいました。
修正についての詳細指示は出さず、Q CLIが実装してくれて感動しました。
自分で指示した部分は、Professional の「P」は水色、Associateの「A」は青、など画面内でも視覚的に見えるよう、色合いを調整した程度です。
UIや色合いは気づけるのですが、ヒント機能など改善案はゲーム作成初心者にはなかなかアイデアが浮かばないです。
この辺り、生成AIの方が強いですね。
3.3 書いてくれたゲームのコードを理解するよりも、QCLIの修正指示の方が早いことに早く気付くべき
コードは読めばなんとなくは判るのですが、読んで理解する時間に少し多く費やしてしまいました。
それよりもTry ＆ Errorで早く実装すればよかったです。
まとめ
Amazon Q CLIやコーディングのAIにはできるだけ早く触れ、慣れるべき！です！
おまけ
最終的なコードは以下です。気になる方は遊んでみてください。