En 2020, a un desarrollador búlgaro se le ocurrió de repente la idea de replicar Red Alert 2 en la web. Así que pasó 5 años utilizando la ingeniería inversa humana más extrema, código escrito a mano línea por línea, para simular y restaurar cada lógica operativa de acuerdo con "Red Alert 2". Finalmente, escribí una alerta roja en la página web, para que todos los nacidos en los años 80 y 90 que quieran sentir nostalgia puedan volver a su infancia con solo abrir el navegador sin tener que preocuparse por configurar el entorno. Sin embargo, hace apenas un mes, alguien de nuestro entorno hizo algo similar.
Ha reproducido tres de los primeros trabajos de Xishanju, "New Swordsman Love", "Legend of Moon Shadow" y "Swordsman Love 2", en la versión web y los adaptó a la versión móvil, para que puedas hacer clic en ellos para jugar.
Todo el mundo está familiarizado con estos juegos.
El mal crítico todavía recuerda encender la computadora después de regresar a casa de la escuela primaria, controlar la Espada Dugu y deambular por la ciudad de Lin'an, y charlar con un borracho en un restaurante en realidad puede desencadenar artes marciales ocultas. Luego, en "Legend of Moon Shadow", controló a Yang Yingfeng para que recogiera hierbas y persiguiera a un hombre de negro hasta la Baticueva. Como resultado, se encontró con un grupo de bandidos y fue rodeado y golpeado, pero no pudo vencerlos.
Al abrir esta versión remasterizada después de más de 20 años, el crítico negativo descubrió que el sabor es muy puro: el diálogo de los NPC sigue siendo muy largo, presionar V para meditar y restaurar la vitalidad todavía está ahí, y también hay muchos cofres del tesoro escondidos detrás de piedras en las esquinas del mapa.
Pero lo sorprendente es:
Los autores que reprodujeron estos tres juegos no escribieron a mano ni una sola línea de código.
Confió completamente en la IA y, en menos de un mes, no solo reprodujo tres juegos de rol completos de artes marciales, sino que incluso construyó un motor de juego universal, completo con depurador y editor, para que otros pudieran hacer referencia y reproducir otros juegos.
¿Cómo se hace esto? El mal crítico encontró al autor de este proyecto, el profesor Chen.
El Sr. Chen ha estado aprendiendo programación por sí mismo desde que estaba en tercer o cuarto grado de la escuela primaria. Tiene casi 20 años de experiencia en codificación y ha abierto muchos proyectos en GitHub desde el principio.
Es lógico que un geek de tan alto nivel tenga una profunda fe en el código escrito a mano.
Pero el profesor Chen me dijo que ahora ni siquiera está dispuesto a escribir un signo igual.
Porque ha probado un proceso fijo: primero dejar que el modelo más potente actual escriba un documento de diseño detallado y luego ejecutarlo en módulos estrictamente de acuerdo con el documento. Cada módulo se verifica de forma independiente y luego se ensambla una vez finalizado. La calidad de la arquitectura de ingeniería y el código producido de esta manera es de hecho superior a la de escribir a mano desde cero en la mayoría de los casos.
De hecho, ya en 2020, Chen tuvo la idea de reimprimir estas obras maestras de la infancia, pero se rindió después de calcular la carga de trabajo de ingeniería de realizar ingeniería inversa manualmente a archivos binarios y reescribir todo el sistema de juego.
Hasta hace poco, creía que las capacidades de la IA finalmente habían cruzado ese punto de inflexión.
Por lo tanto, esta recreación no es sólo una nostalgia infantil, sino también una prueba extrema de la programación de IA.
Lo primero que hizo el Sr. Chen fue enviar los archivos de recursos originales del cliente del juego directamente a AI y dejar que AI los analice.
Estos archivos del juego son binarios y toda la información está empaquetada y comprimida en un formato legible por humanos para su distribución e instalación. Después de que la IA obtuvo el archivo, comenzó a llamar frenéticamente a varias herramientas de visualización, enumerar la estructura del archivo, leer hexadecimal y escribir código Python para intentar analizarlo. Si una ruta no funciona, vuelva a intentarlo inmediatamente con otra lógica.
En el pasado, los programadores tenían que tener un editor hexadecimal, analizar poco a poco basándose en la experiencia y la intuición, y luego escribir scripts e intentarlo una y otra vez.
El profesor Chen estima que la eficiencia de la IA en este vínculo es de 10 a 100 veces mayor que la de los humanos.
Tiene sentido para mí. La IA es buena para el agotamiento violento. No necesita dormir, no se agitará y no abrirá TikTok en la tercera hora para recibir malas críticas.
Esto es sólo el comienzo, la verdadera prueba es cómo reconstruir todo el sistema de juego.
Al reproducir con VScode Copilot, el Sr. Chen utiliza principalmente dos modelos: Claude Opus es responsable del pensamiento en profundidad y actúa como arquitecto, dividiendo el juego en módulos y escribiendo documentos técnicos; Claude Sonnet es rápido, actúa como ejecutor y escribe el código según los documentos.
Lo que adormece el cuero cabelludo de las personas es que la IA ya no está simplemente inmersa en la ejecución, sino que también tiene la capacidad de corregir errores de forma autónoma.
Una vez, cuando estaba trabajando en un sistema de búsqueda de rutas, el profesor Chen sintió que este módulo requería demasiado rendimiento y que TypeScript podría no ser capaz de manejarlo, por lo que le pidió a Sonnet que intentara reescribirlo en Rust. Después de escribir Sonnet, realicé una ronda de comparaciones de rendimiento y descubrí que la sobrecarga de traducir y transferir datos entre Rust y TypeScript era demasiado alta, y el cálculo general era aún más lento.
Por lo tanto, tomó la iniciativa de enviarle la conclusión de esta prueba al profesor Chen y sugirió recurrir a la solución TypeScript.
Con un pensamiento y una acción tan responsables, el proyecto avanzó más rápido de lo que el propio Sr. Chen esperaba.
Desde el inicio de las obras el 25 de enero hasta finales de febrero, excluyendo las vacaciones del Festival de Primavera, solo se necesitaron unos 20 días para calcularlo por completo. Durante este período, el profesor Chen tuvo entre cuatro y cinco mil conversaciones con IA.
Por lo general, abre de 5 a 6 ventanas de diálogo de IA al mismo tiempo y procesa diferentes módulos en paralelo. Cuando trabajo en la empresa durante el día, también uso el escritorio remoto para permitir que la IA en casa trabaje locamente en segundo plano, y puedo verificar directamente los resultados cuando voy a casa por la noche.
Alguien debe estar cuestionándose esto después de ver esto.: La IA genera automáticamente 200.000 líneas de código. ¿No es realmente una montaña de código de mierda?
De hecho, el mal crítico también utilizó IA para escribir una aplicación. Como resultado, cada vez que se agregaba una función, había un error más. Incluso si se corrigiera un error, aparecerían dos nuevos.
El profesor Chen dijo que el mayor malentendido cuando las personas sin experiencia en programación usan IA para escribir código es que la IA puede escribir una aplicación completa de una sola vez y carece de diseño arquitectónico. Estaba bien al principio, pero cuantas más funciones se agregaron después, más confuso se volvió, porque la IA es mejor para imitar métodos de escritura anteriores. Una vez que la lógica es confusa en la etapa inicial, se volverá cada vez más caótica en la etapa posterior.
Por lo tanto, el enfoque del Sr. Chen es desarrollar en módulos, con cada módulo diseñado y probado por separado, y luego volver a intentarlo una vez aprobado. Cuando se encuentra un error, el registro de ejecución se envía a AI y se ubica el módulo específico para su reparación. Después de completar cada cambio importante, abrirá una nueva ventana y permitirá que otra IA escanee el código recién modificado desde cero.
En resumen, después de nada menos que 10 rondas de optimización y refactorización, finalmente se implementaron con éxito cerca de 200.000 líneas de código.
Entonces, ¿qué hacen exactamente estas 200.000 líneas de código?
Lo sabrás al abrir el juego: cuando el personaje camina por el mapa, puede encontrar la ruta más corta para sortear los obstáculos. El clima repentinamente cambiará de soleado a lluvioso, y las gotas de lluvia colgarán de la pantalla y caerán lentamente. Este efecto no está disponible en la versión original, pero se agregó recientemente en la versión remasterizada. El sistema de artes marciales también tiene 22 trayectorias de vuelo y 10 efectos de estado, que incluyen espiral, seguimiento y difusión en forma de abanico, que pueden combinar cientos de hechizos.
Dado que el juego original fue escrito por Xishanju usando su propia sintaxis de script para unir todo el script, para poder ejecutar el juego en el navegador, el Sr. Chen también reescribió cientos de instrucciones de la trama y agregó soporte para el lenguaje Lua comúnmente usado en la industria de juegos moderna. En el futuro, si quiere agregar nuevas tramas y cambiar ramas de diálogo al juego, no necesita reflexionar sobre la sintaxis original de Xishanju, ya que puede usar scripts Lua.
No sólo eso, también creó un editor de juegos.
Artes marciales, NPC, mapas, elementos, árboles de diálogo, los 13 módulos se pueden editar directamente en la página web y los efectos se pueden ver en el juego después de la actualización. En el futuro, siempre que el motor esté conectado a la IA, los usuarios podrán generar tramas de juego y MOD en una sola frase.
Estos tres juegos ya cuentan con un grupo de creadores de MOD en Bilibili. En el pasado, todos se hacían a mano, lo que requería mucho tiempo y mano de obra. Si se implementa esta función, todos podrán crear su propio romance de espadachín.
Mientras escribo esto, vuelve a surgir la vieja pregunta: ¿realmente van a ser reemplazados los programadores?
La respuesta del profesor Chen es no por el momento, pero la definición de la profesión de programador ya se está reescribiendo.
En el pasado, para desarrollar juegos de forma independiente, tenías que dedicar el 70% de tu energía a codificar, modelar, corregir errores y optimizar el rendimiento, dejando el 30% para el juego.
Pero ahora, la IA puede hacerse cargo de estas tareas de codificación. Necesitas utilizar el 30% de tu energía para tomar decisiones arquitectónicas y el 70% restante se dedica al diseño del juego.
Por ejemplo, ¿cómo determinar la lógica de interacción del elemento? ¿Cómo dibujar una curva de crecimiento numérico? ¿Cómo organizar el árbol de comportamiento de los NPC? Estas son decisiones a nivel de producto y diseño, y no existen respuestas estándar.
La IA puede proporcionarte cientos de planes, pero al final aún necesitas que los humanos tomen la decisión final sobre qué tipo de juego quieres hacer.
En otras palabras, los 20 años de experiencia en programación del Sr. Chen no han sido invalidados, sino que se han transformado en decisiones arquitectónicas en el proceso de reproducción del juego.
Las personas como usted, que no tienen experiencia en programación, no saben cómo localizar errores cuando los encuentran. No tienen idea de cómo desmantelar el sistema de juego, e incluso si hay IA, todavía lo miran fijamente.
pero. . .
Esta charla también llevó a una inferencia más profunda:
La distribución del enfoque de trabajo de los programadores ha cambiado de "7 a 3" al actual "3 a 7". Entonces, con la rápida iteración de los modelos de IA, ¿esta proporción pronto se convertirá en "1 a 9" o incluso en "0 a 10"?
¿Cuánto durará esta etapa de requerir personas con experiencia para liderar el código?
Incluso pasado mañana, ¿la IA podrá pensar más rápido y con mayor atención que la mayoría de las personas en trabajos creativos como "cómo diseñar un juego"?
En este ámbito en el que el calendario es extremadamente reducido, nadie se atreve a dar una conclusión definitiva.
Después de todo, DeepSeek se lanzó hace más de un año y la IA solo le ayuda a completar unas pocas líneas de código y escribir los programas más simples. Incluso dentro de un año, todo el mundo sigue hablando del servicio al cliente de IA.
Hoy, 20 días, 200.000 líneas de código y tres juegos son el resultado de la cooperación entre un viejo programador y la IA.
Nadie hubiera pensado que algún día los programadores ya no escribirían código con las manos. También hubo burlas en la industria de que "el código escrito a mano con ingenio es un patrimonio cultural intangible, un método de programación antiguo", lo que decía claramente que el código escrito a mano es un método antiguo.
Estas son las dos caras de la moneda de la IA.
Por un lado, las habilidades en las que eres más competente se están convirtiendo en la función predeterminada de la IA.
La IA ha pasado de hacer y responder preguntas en un cuadro de chat a una herramienta que puede leer documentos, recordar el contexto, llamar a herramientas, trabajar activamente y comprobar si hay errores.
Este cambio se está extendiendo desde el ámbito de la programación a todo el trabajo mental. El diseño ha pasado de materiales hechos a mano a generar y ajustar soluciones generadas por IA. Los videos han pasado de la edición manual a la planificación creativa + ejecución con IA.
El enfoque del trabajo en todos los ámbitos de la vida se redefine mensualmente, y la vida útil de la experiencia y habilidades humanas también sigue el número de versión del modelo superior.
Del otro lado hay una puerta que nunca has abierto.
La distancia entre la idea y el producto terminado se acorta extremadamente rápidamente.
Una persona que nunca ha aprendido a editar puede convertir directamente la imagen que tiene en su mente en un cortometraje. Una gran idea en mente ya no necesita esperar a que se implementen cientos de miles de fondos y un equipo completo.
La capacidad de ejecución se está depreciando, pero las personas que saben "qué hacer" serán más irremplazables que antes.
Nadie sabe en qué cara terminará la moneda. Pero al menos ahora, les da a todos la oportunidad de recibir sus cartas nuevamente.