程序员用AI写代码、开发游戏早已不是新鲜事，但若告诉你，一只宠物狗也能通过“敲键盘”参与游戏开发，甚至做出能正常游玩的作品，这听起来是否有些天方夜谭？然而，这一看似荒诞的设想，竟被一位前meta研究工程师付诸实践，并取得了意想不到的成果。
故事的主角是Caleb Leak和他的宠物狗Momo，以及AI编程工具Claude Code。实验中，Caleb向Claude Code介绍了一位“神秘的游戏设计师”——只会用乱码交流的Momo。为了确保实验可控，他设置了严格的安全限制，并搭建了一套自动反馈机制，实时监控AI的行为和输出。令人惊讶的是，在一人、一狗和AI的协作下，他们竟真的完成了几款完成度颇高的小游戏。
Caleb Leak的职业生涯堪称精彩。他曾在Oculus VR负责SDK和计算机视觉工作，后来短暂涉足VR游戏开发，并在Compound Eye从事视觉算法研究。回到meta后，他组建了合成数据团队，参与AR/VR相关工作，还为Horizon Worlds（现更名为meta Horizon）提供渲染支持。然而，2026年meta Reality Labs的裁员让他失去了研究工程师的职位，也正是这段空闲时间，让他将目光投向了身边的宠物狗Momo。
Momo是一只9磅重的cavapoo（骑士查理王小猎犬与玩具贵宾犬的混血品种），性格温顺、聪明活泼。实验的灵感源于一次意外：去年十二月，Caleb在用Godot引擎开发游戏时，发现终端界面出现了一串乱码。起初，他怀疑电脑中了恶意软件，但排查后发现，原来是Momo不小心踩到了键盘。这个偶然事件让Caleb萌生了一个大胆的想法：如果将Momo的随机输入交给AI，能否创造出有意义的内容？
带着这个疑问，Caleb开始了“小狗氛围编程”实验。他准备了四样核心工具：一个蓝牙键盘供Momo“敲击”、一台树莓派5作为信号中转站、一个智能宠物喂食器用于奖励Momo，以及一个用Rust语言开发的DogKeyboard应用程序，用于过滤无效按键（如Esc、Tab）并将有效输入传递给Claude Code。实验流程如下：Momo按下键盘后，按键信息通过网络传输到DogKeyboard，该程序过滤掉无用按键后，将有效信息传给Claude Code。当Momo按下的按键数量足够时，DogKeyboard会触发喂食器发放零食作为奖励，并播放提示音鼓励它继续“工作”。
从Momo第一次按下键盘到完成一个可玩的小游戏，大约需要1到2小时。这些游戏均使用Godot 4.6引擎开发，所有逻辑代码均用C#编写。然而，如何让AI理解“小狗按下的乱码”成为关键挑战。Caleb设计了一段提示词，让Claude Code将随机输入解读为充满创意的游戏指令。例如，输入“y7u8888888ftrg34BC”会被AI解析为：“y7u”代表“you”（键盘上按键相邻），“8888888”象征长长的舌头（8像链条），“ftrg”是混乱的“frog”（青蛙），“34”代表3D和四个方向，“BC”则是“Bug Catcher”（捕虫者）。最终，AI生成了一款名为《Swamp Snacker》的3D青蛙捕虫游戏，玩家需操控青蛙用舌头抓虫子得分。
尽管初期结果并不完美，但Caleb通过不断优化提示词和设置“最低要求清单”（如游戏必须有音频、可操控角色、敌人或障碍等），显著提升了生成游戏的质量。例如，Claude Code曾将“y7u8888888ftrg34BC”解读为一款青蛙捕虫游戏，玩家扮演青蛙，用舌头抓虫子并得分，玩法有趣且完整。
为了将实验转化为可重复的系统，Caleb进行了一系列优化。他选择Godot引擎是因为其文本化场景格式便于AI直接读取和编辑，而Rust/Bevy的动画效果不够清晰，Unity则存在桥接问题。在键盘选择上，他最终选用了Logitech Pebble Keys 2蓝牙键盘，因其坚固耐用且适合Momo敲击。他还开发了自动奖励机制，通过智能喂食器减少人为干预，并借助截图工具和自动试玩工具让AI自行检查游戏问题，相当于让AI担任QA测试员。
训练Momo“敲键盘换零食”也花了不少心思。Caleb花了约两周时间，通过逐步增加难度和调整奖励价值，让Momo学会了“敲键盘—得奖励”的关联。例如，初期在键盘上撒高价值零食建立“键盘=美食”的联想，随后通过提示音和零食奖励强化“敲键盘”的行为，最终实现全自动化运行。
随着工具和提示语的改进，Momo“参与开发”的游戏质量越来越高。例如，《DJ Smirk》是一款键盘音调体验游戏，《Munch》是竞争性沙拉制作游戏，《Zaaz》则是通过移动刷子涂满关卡的益智游戏。截至发稿，Momo的最新作品是《Quasar Saz》，玩家需扮演Zara，使用宇宙萨兹对抗腐化音波，共有6个关卡和Boss战，视觉和音效表现均十分出色。
Caleb表示，这场实验的真正“魔法”不在于Momo的输入，而在于围绕输入构建的系统——精心设计的提示语、严格的安全防护、自动化验证和实用工具，将纯粹的随机敲击转化为可玩的游戏。他强调，AI辅助开发的瓶颈不在于创意，而在于反馈循环的质量。例如，让AI能够截图、试玩关卡并检查自身代码，这些工具不仅让小狗“编程”成为可能，也显著提升了人类使用AI创作的效率。
目前，Caleb已将所有工具开源，鼓励更多人尝试用AI开发游戏，无论是否拥有宠物。这场实验不仅展示了AI的潜力，也让人重新思考：在技术与创意的结合下，未来的开发模式可能会变得多么不同寻常。
