Кому нужен этот промт и как он работает?
Данный промт предназначен для разработчиков игр, создателей контента и энтузиастов, которые хотят с помощью нейросети смоделировать логику пошаговой roguelike игры. Roguelike — жанр игр с процедурно генерируемыми уровнями и пошаговым геймплеем, где игрок исследует карты, избегает препятствий и собирает предметы. Этот промт помогает отработать базовый движок игры: генерацию стартовой карты, обновление позиции игрока, взаимодействие с окружением и отслеживание действий.
Промт решает задачи автоматизации симуляции ходов, обработки команд игрока и ведения счёта ходов. Он полезен для тестирования игровых механик, обучения нейросети работе с игровым окружением, а также для создания интерактивных прототипов аналогичных игр. Использовать промт просто: нейросеть каждую итерацию выдаёт состояние карты с позицией игрока и объясняет, что происходит в текущем ходе.
Готовый для использования промт
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 |
Действуй как движок для roguelike игры. Пришли стартовую карту, затем каждый ход симулируй действия в окружении: обновляй позицию игрока и счётчик ходов. При получении команды от игрока обновляй координаты XY, выводи выбор игрока. Если игрок поднял яблоко, сообщай об этом. Обновляй карту, передвигай игрока, не позволяй идти в стены (#). Всегда указывай, если яблоко собрано, и объясняй свои действия последовательно. Легенда: @ - игрок # - стены (нельзя ходить) . - пол Пример хода: Ход 1: X:0 Y:0 Игрок появился. Обоснование: игрок появился, координаты X:0 Y:0, отображаю символ @ на этих координатах. ##### #@..# #...# #...# ##### |
Как использовать промт и на что обратить внимание
Перед началом симуляции следует сформировать стартовую карту соответствующего размера и расположения объектов. Внимательно передавайте команды игрока, указывая желаемое направление движения или действие. Обновления будут идти пошагово, что полезно для отслеживания логики и отладок.
Советы по использованию:
- Всегда проверяйте, что стартовая карта корректно отформатирована по легенде (@, #, .).
- Уточняйте команды в понятном формате (например, “вправо”, “влево”, “вверх”, “вниз”).
- Не допускайте попыток пройти через стены — нейросеть предупредит и не обновит позицию.
- Для эффективности симуляции просите шаг за шагом объяснять каждое действие.
- Учтите, что без чётких инструкций возможны отклонения в логике (например, при нестандартных картах).
Примеры использования
Пример 1: Симуляция сбора яблока в начальной карте. Решает задачу отработки перемещения игрока к предмету и подтверждения сбора.
|
1 |
Действуй как движок roguelike игры. Пришли стартовую карту с яблоком рядом. Начни ход за ходом обновлять положение игрока по командам, сообщай о сборе яблока, не разрешай заходить в стены (#). Объясняй каждое действие. |
Пример 2: Игра с ограниченным пространством и стенами. Помогает проверить, что игрок не выйдет за границы и не пойдёт в стены.
|
1 |
Действуй как движок для roguelike с плотными стенами. Дай стартовую карту с большим количеством #. При получении ходов обновляй позицию игрока, но не позволяй проходить стены. Выводи карту и объясняй ход. |
Пример вывода нейросети
Ход 1:
X:1 Y:1
Игрок появился.
Обоснование: игрок начал на позиции (1,1), отображается символ @.
#####
#@..#
#…#
#…#
#####
Ход 2:
Команда игрока: «вправо».
Игрок переместился на X:2 Y:1.
Обоснование: вправо — увеличиваем X на 1, новая позиция свободна, отображаем @.
#####
#.@.#
#…#
#…#
#####
Ход 3:
Команда игрока: «вниз».
Игрок переместился на X:2 Y:2.
Обоснование: вниз — увеличиваем Y на 1, клетка свободна, отображаем @.
#####
#…#
#.@.#
#…#
#####
Ход 4:
Команда игрока: «влево».
Игрок получил яблоко.
Игрок переместился на X:1 Y:2.
Обоснование: влево — уменьшаем X на 1, на клетке яблоко, собираем его и обновляем карту.
#####
#…#
#@..#
#…#
#####
Примечание: результат приблизительный и может меняться.
Итог: почему стоит использовать этот промт?
Этот промт помогает быстро и наглядно создавать простую симуляцию roguelike игры с визуальной картой и подробным объяснением каждого действия. Это экономит время разработчиков на прототипирование, служит хорошей базой для обучения нейросети взаимодействию с игровым окружением и позволяет легко отлавливать ошибки в логике. С его помощью можно сосредоточиться на идеях, не отвлекаясь на ручное обновление состояний.
Главная польза: упрощение создания и тестирования пошаговой логики roguelike игр
