AI GUIDEПартнёрский материал

Arc Engine на практике: как GPT и Claude создают игры на JavaScript

Авторский тест Arc Engine показал, что GPT 6.1 Sol, Sonnet и Opus собрали играбельные JavaScript-прототипы: 2D-платформер, 3D-рыбалку и файтинг. Проекты получили заметный набор механик, но сохранили ошибки в логике, управлении, звуке и поведении противников.

Ссылка партнёрская: цена для вас не меняется, проект получает вознаграждение.

Arc Engine в эксперименте автора выступает как специализированный движок для создания игр на JavaScript с помощью больших языковых моделей. Тест проверял не абстрактную генерацию кода, а способность моделей собрать играбельные прототипы разных типов: 2D-платформер, 3D-симулятор и файтинг.

Результат оказался неоднородным.

В рамках этого запуска модели создали проекты с меню, уровнями, противниками, физикой, звуком и несколькими игровыми механиками. Проверка автора также выявила ошибки, упрощённый интерфейс и слабые места в логике. Автор запускал прототипы в ходе теста, однако результаты эксперимента не подтверждают готовность таких проектов к коммерческому релизу.

Что проверял тест Arc Engine

Автор запустил три проекта одновременно, используя заранее подготовленные промпты и файлы для Windows и macOS. GPT 6.1 Sol получил задачу создать 2D-игру в стиле Mario, Sonnet должен был собрать 3D-симулятор рыбалки, а Opus получил задачу разработать файтинг.

Для GPT 6.1 Sol использовался режим XH, для Sonnet и Opus указан режим High. Автор также сообщил о подписках GPT и Claude стоимостью по 20 долларов. Эти данные относятся к конфигурации конкретного эксперимента и не доказывают, что тот же результат получится при любом тарифе, лимите или наборе промптов.

Параллельный запуск позволил автору сравнить внешний вид проектов, объём реализованных механик, устойчивость логики и расход доступного ресурса. Веб-игры на JavaScript используют HTML, CSS и JavaScript. В представлении автора, браузерная среда удобна для быстрого распространения прототипов без отдельной установки нативного клиента, однако этот вывод не заменяет проверку конкретной сборки.

Расход токенов и лимитов

По оценке автора, проект Mario израсходовал около 4,5 млн токенов с учётом кэша и 25% пятичасового лимита. Рыболовный симулятор использовал 29% пятичасового лимита, а файтинг занял 28%.

ПроектМодельТип игрыРасход, указанный автором
MarioGPT 6.1 Sol2D-платформерОколо 4,5 млн токенов с кэшем и 25% пятичасового лимита
РыбалкаSonnet3D-симулятор29% пятичасового лимита
ФайтингOpusБоевой платформер28% пятичасового лимита

Сопоставлять эти показатели напрямую нужно осторожно. Проекты различались по структуре, количеству ассетов, числу уровней и характеру исправлений. Указанные проценты описывают конкретный тест, а не универсальную стоимость создания игры в Arc Engine.

Mario: насыщенный 2D-прототип с ошибками в логике

В 2D-игре появились музыка, проработанный мир, гриб для увеличения персонажа, приседание, дополнительные уровни и враги-черепашки. Автор также отметил чекпоинт-телепортатор, стрельбу и финал с замком. После падения игрок видит экран смерти и может перезапустить игру.

Сильной стороной проекта автор назвал графику и детализацию мира. Среди созданных им ранее вариантов этот Mario оказался лучшим по визуальной проработке. Однако полноценного вида от третьего лица и настоящей 3D-сцены проект не получил: по наблюдению автора, это 2D-игра.

Сбои проявились во взаимодействии объектов. Некоторые трубы не работали, хотя дополнительные уровни присутствовали. Отдельные враги могли оживать после определённых состояний. В проведённом тесте модель быстро собрала много механик, но не обеспечила согласованность всех переходов между ними.

3D-симулятор рыбалки: сильная графика и базовый интерфейс

Рыболовная игра получила широкий набор настроек. В меню доступны громкость, чувствительность мыши и параметры графики. Игровой цикл в проверенной автором версии включает ожидание поклёвки, наблюдение за поплавком, контроль натяжения лески и использование тормоза катушки.

Рыба может испугаться или сорваться, поэтому результат зависит не только от момента поклёвки, но и от действий игрока. В мире предусмотрены разные места ловли: мелководье у камышей и открытая вода. Среди видов рыбы автор назвал окуней, карасей и карпов.

В игре есть меню наживок, садок, магазина и рекордов. Игрок может покупать леску и новые удилища. На момент проверки автор поймал одного карася и двух окуней. Смена дня и ночи была заявлена, но вечернее освещение отдельно не проверялось. Качество этой функции нельзя считать установленным фактом.

Графику автор оценил высоко, особенно модели рыб. Интерфейс показался ему примитивным, а управление немного инвертированным. По его наблюдению, 3D-сцена производит более цельное впечатление, чем интерфейсный слой, которому потребовалась бы отдельная доработка.

Файтинг: много боевых механик и повторяющаяся структура

В файтинге реализованы комбинации ударов, захваты, прыжки, специальный удар и блокирование. На уровнях встречаются катящиеся бочки, которые можно толкать на врагов, чекпоинты, несколько типов противников, мини-боссы и финальный босс.

Промпт задавал структуру из трёх уровней, и автор прошёл их все. После первого раунда показывается анимация ликования. На втором уровне появляются другие противники и мини-босс. В финальном сражении участвуют дополнительные враги. По оценке автора, последний уровень повторяет примерно ту же схему, но с другим боссом.

Автор не назвал визуальную часть высококлассной, зато положительно оценил фон, эффекты, анимации и разнообразие противников. Проблемы обнаружились в поведении врагов: соперник постоянно устанавливает блоки, а босс, зажатый в углу, может потеряться.

Со звуком тоже есть недочёт. Регулировки громкости нет, а звуки шипения из коллектора оказались слишком громкими, поэтому автор отключил звук полностью. Для прототипа это допустимая проблема, но перед публикацией такую ошибку пришлось бы отдельно проверять при тестировании аудио.

Как автор сравнил GPT 6.1 Sol, Sonnet и Opus

В этом тесте GPT 6.1 Sol создал наиболее насыщенный 2D-платформер с большим числом знакомых механик. Sonnet собрал 3D-сцену рыбалки, уделив заметное внимание моделям рыб и игровому циклу. По оценке автора, Opus особенно подробно прорабатывает игровые проекты и создал файтинг с несколькими уровнями, противниками и боссами.

Это сравнение не стоит считать официальным рейтингом моделей. На результат повлияли разные промпты, режимы работы, жанры и требования к проектам. Даже в одном проекте качество отдельных частей различалось: графика могла выглядеть убедительно, тогда как управление, звук или поведение противников требовали ручной проверки.

Можно ли довести игры Arc Engine до публикации

По мнению автора, после ещё одного-двух дней доработки созданные прототипы могли бы подойти для площадки вроде «Яндекс Игр». Это оценка конкретных проектов, а не подтверждение соответствия правилам площадки. Перед публикацией нужно проверить стабильность запуска, управление, звук, загрузку ресурсов, работу на разных экранах и соблюдение требований выбранной платформы.

Со Steam ситуация сложнее. Автор считает, что для выпуска там нужен существенно более высокий уровень качества, а для серьёзного коммерческого проекта могут понадобиться Unity или Unreal Engine. Это мнение о целевом качестве и производственном процессе, а не обязательное правило Steam: требования зависят от конкретной игры, сборки и условий публикации.

Ограничения оборудования

Автор не использует Unreal Engine, Unity или Godot для выпуска проектов из-за ограничений оборудования. В его распоряжении MacBook на процессоре M1 с 8 ГБ памяти. Он сомневается, что компьютер одновременно справится с записью видео и созданием проекта, хотя считает такую проверку возможной.

Для JavaScript-прототипов такая конфигурация, по оценке автора, может оказаться удобнее тяжёлого локального редактора, особенно когда значительная часть работы выполняется через облачные модели. Производительность в браузере всё равно нужно проверять: сложная 3D-сцена, запись экрана и параллельный запуск нескольких инструментов создают отдельную нагрузку.

Итог: Arc Engine подходит для прототипов, но не заменяет разработку

В проведённом автором тесте Arc Engine показал, что использованные языковые модели собрали играбельные 2D- и 3D-прототипы на JavaScript с помощью заранее подготовленных промптов и автоматизированного запуска. В играх появились уровни, меню, враги, физические взаимодействия, звук и базовая прогрессия. Проверка выявила и конкретные сбои.

Главное ограничение проявилось не в нехватке функций, а в их неполной согласованности. Неисправные трубы, оживающие враги, инвертированное управление, повторяющаяся структура уровней, застревающий босс и слишком громкие звуки требуют ручной проверки. Способен ли Arc Engine сразу выпустить полноценную коммерческую игру? По результатам именно этого теста автор отвечает скорее отрицательно. Помогает ли он быстро получить основу для прототипа? По оценке автора, да.

Сравните модели перед запуском

Тарифы, лимиты и список моделей — на стороне сервиса. Если что-то разойдётся с описанным здесь, напишите: поправим материал и проставим новую дату проверки.

Открыть каталог моделей

Ссылка партнёрская: цена для вас не меняется, проект получает вознаграждение.

Arc Engine создание игр с ИИ игры на JavaScript GPT 6.1 Sol Claude Sonnet Claude Opus генерация игр 3D-игры 2D-платформер AI game development

Редакция «SEO Разум»

Разбираем SEO и нейросети на практике: проверяем сервисы на своих проектах, сверяем цены и лимиты с первоисточниками и пишем то, что можно применить в тот же день.

📚 Справочник по SEO и ИИ 🔄 Материалы обновляются 🕐 Обновлено: 15 октября 2026

Читать по теме

Весь раздел →