AIがシューティングゲームを創造:生成AIが2Dシューターゲームを構築research#agent📝 Blog|分析: 2026年2月24日 15:45•公開: 2026年2月24日 15:36•1分で読める•Qiita AI分析この記事は、大規模言語モデル (LLM) を活用して仕様を書き、ゲームを実装するという、ゲーム開発への革新的なアプローチを紹介しています。「Ralph Loop」メソッドは、シェルスクリプトを使用してプロセスを自動化し、開発を合理化する強力な新しい方法を実証しており、ソフトウェアの作成方法に革命をもたらす可能性があります。自動コード生成の未来へのエキサイティングな一瞥です。重要ポイント•仕様と実装を含むゲーム全体が、AIエージェントによって生成されました。•"Ralph Loop"メソッドは、プロンプトモードでLLMを繰り返し呼び出すシェルスクリプトを使用し、自律的な開発パイプラインを作成します。•このプロセスにより、26個のファイルと12回のコミットを備えた完全な2D縦スクロールシューティングゲームが完成しました。引用・出典原文を見る"著者は、Claude Codeの対話モードを使用してPRD(要件定義書)を作成し、次にシェルスクリプトで「プロンプトモード」をループさせるRalph Loopメソッドを使用して実装を自動化しました。"QQiita AI2026年2月24日 15:36* 著作権法第32条に基づく適法な引用です。古い記事From Emoji to Custom: A Developer's Journey to Crafting the Perfect PWA App Icon with Generative AI Assistance新しい記事Supercharge Your Development: Parallel Execution with Claude Code Sub-Agents!関連分析researchOpenClawのAgentS.md:AIの存在と社会への統合を形成2026年2月24日 09:15research中国の生成AIを合成データでブースト:新たなフロンティア2026年2月24日 16:17researchエンジニアリング学生向けAIアシスタンス:理想の学習パートナー探し2026年2月24日 16:02原文: Qiita AI