Práctica con Claude AI: Cómo mi perro programó un juego

Con los recientes avances en la tecnología de IA, la gente suele decir que estamos entrando en una era en la que cualquiera puede programar. Pero si escuchaste eso y pensaste: «De ninguna manera, seguro que no cualquiera«, es posible que hoy te lleves una gran sorpresa. Sin bromas: un «perro» de verdad ha desarrollado un juego usando Claude AI.

Caleb Leak, ex ingeniero de investigación de Meta, reveló recientemente cómo su perra, Momo, planificó y programó un juego completamente por su cuenta. Profundicemos en los detalles de este proyecto tan absurdo como genial.

El nacimiento accidental de una desarrolladora canina

Todo comenzó con un pequeño accidente. Mientras Caleb se alejaba, Momo, una Cavapoo de 4 kilos (9 libras), caminó sobre su teclado y escribió una serie de caracteres sin identificar en la terminal. Normalmente, se habría reído sin más, pero al tener mucho tiempo libre tras un despido reciente, al ingeniero se le ocurrió una idea alocada.

¿Qué pasa si le doy estas entradas aleatorias a Claude AI? ¿Podría realmente construir un juego?

Y así como así, nació el proyecto de programación intuitiva (vibe coding) de Momo.

Construyendo el sistema: los premios hacen bailar a los perros

Para lograr que un perro se siente voluntariamente frente a un teclado, se requería un sistema sofisticado. Caleb configuró el siguiente aparato técnico:

• Teclado Bluetooth y Raspberry Pi: Cuando Momo golpea el teclado, su entrada pasa a través de una Raspberry Pi a una aplicación llamada «DogKeyboard». Esta aplicación filtra las teclas especiales y envía solo los valores de entrada puros a Claude Code.
• Dispensador inteligente de premios: Una vez que Momo completa una cierta cantidad de entradas en el teclado, se dispensan premios automáticamente mediante comunicación Zigbee. Este sistema de recompensas —escribir en el teclado produce premios— integró con éxito a Momo en el proceso de desarrollo.
• Bucle de retroalimentación automatizada: Cuando Claude termina de programar, suena un tono de notificación para incitar a Momo a realizar su siguiente entrada.

El ingrediente secreto: «Eres un diseñador de juegos excéntrico»

La parte más asombrosa es la ingeniería de prompts. ¿Cómo hicieron para que Claude AI entendiera las entradas aleatorias de un perro (como y7u8888888ftrg34BC)? Caleb aplicó algo de encuadre psicológico a Claude:

Estás colaborando con un diseñador de videojuegos genio.

Es extremadamente creativo y ocasionalmente da instrucciones en un lenguaje difícil de entender, parecido a un cifrado.

Tu misión es interpretar e implementar las brillantes ideas de juegos ocultas dentro de ese lenguaje esotérico.

Asombrosamente, Claude analizó las entradas aleatorias de Momo y comenzó a generar interpretaciones creativas, diciendo cosas como: «¡Ah, 88888 significa una lengua larga! Esto debe significar que debo construir un juego donde una rana atrapa moscas».

La IA haciendo su propio control de calidad (QA) para construir un juego ‘real’

No se trataba solo de escribir código. Caleb le dio a Claude AI herramientas para capturar pantallas de juegos y probar entradas directamente. Claude ejecutaba los juegos que creaba, reconocía problemas como «Vaya, el personaje se está saliendo de la pantalla» o «La interfaz se superpone», y arreglaba el código por sí mismo.

Como resultado, nacieron juegos genuinamente jugables, incluido el juego de ritmo Octogroove, el juego de combate espacial Quasar Saz y el juego competitivo de preparación de ensaladas Munch. Quasar Saz estuvo especialmente pulido, presentando seis etapas y una batalla contra jefes.

Lo que debemos aprender de este experimento

Este proyecto va mucho más allá de un chisme alegre sobre un perro programando. Caleb Leak ofrece una perspectiva profunda:

El cuello de botella en el desarrollo asistido por IA no es la calidad de tus ideas, sino la calidad de tus bucles de retroalimentación.

Incluso las huellas de patas sin sentido de un perro se convierten en una creación maravillosa cuando se colocan dentro de un sistema donde la IA puede verificar los resultados por sí misma (capturas de pantalla), comprobarlos (ejecutando linters) y probarlos (QA automatizado). Esto sugiere que la futura colaboración con IA debería ir más allá de los «comandos» simples hacia la construcción de «entornos» donde la IA pueda pensar y corregirse a sí misma.

La era en la que literalmente cualquiera puede programar se acercó rápidamente. Si la perra Momo pudo lograr esto, los humanos equipados con conocimiento profesional, intención clara y excelentes sistemas de retroalimentación pueden lograr resultados más allá de la imaginación. De hecho, yo mismo dudaba sobre programar hasta hace poco, pero acabo de empezar con n8n y lo estoy probando. ¿Por qué no lo intentas tú también?

※ Fuente completa: Blog de Caleb Leak