Godot можна вивчити за допомогою LLM: як Gemini та Claude замінюють ментора

Під час вивчення розробки ігор на рушії Godot великі мовні моделі (LLM) можна використовувати не для повної генерації готового коду («вайб-кодингу»), а в ролі персональних викладачів, які скеровують до рішення.

Google Gemini як початковий гід

Для старту створення RPG-системи автор обрав Google Gemini завдяки здатності моделі пояснювати складні концепції простою мовою. Моделі надали чіткий системний промпт: допомагати порадами, розбирати помилки та концепції ігрового дизайну, але не видавати готові шматки коду для копіювання, якщо про це прямо не попросять.

У процесі роботи Gemini пояснювала логіку: як і де оголошувати змінні, як організувати доступ до них у коді та чому виникають ті чи інші помилки. Писати код доводилося самостійно. Для закріплення матеріалу розробник описував роботу власної програми звичайною мовою у зворотному напрямку, а модель перевіряла коректність інтерпретації логіки.

Claude для глибшого код-ревʼю

Коли робоча база системи була створена, виникла потреба оптимізувати надлишкові конструкції. Для оцінки проєкту підключили Claude, попросивши виділити лише три найкритичніші проблеми за раз, щоб не перевантажувати процес виправлення.

Claude вказав на перші ключові помилки:

• бойовий код не очищався належним чином;
• логіка заклинань дублювалася замість використання єдиної функції;
• стани бою задавалися «магічними рядками», які слід було замінити на enum.

Після покрокового виправлення перших проблем Claude аналізував наступні три зауваження. Серед виявлених пізніше недоліків виявилася структура даних гравця, яка ускладнювала майбутнє збереження прогресу.

Баланс між навчанням і генерацією

Такий підхід сформував гібридний формат розробки: код створюється людиною за архітектурними підказками ШІ. Це дозволяє зберегти розуміння внутрішніх механізмів проєкту та уникнути ситуації, коли розробник не розуміє, як функціонує його власна гра.