In einem 45-minütigen Vortrag mit dem Titel "Your Game Is A Harness" auf der Indie Rodeo in Calgary am 9/12/26 teilte der Autor Ideen zum Einsatz von LLMs in der echten Spieleentwicklung, also der alltäglichen Arbeit, die acht Stunden am Tag, fünf Tage die Woche anfällt, und nicht um einmalige Demos. Der Autor merkt an, dass der Beitrag vollständig von Menschen geschrieben wurde und auf den Folien des Vortrags basiert, nicht auf einem Transkript.
Die Reise des Autors begann mit mood.site, einer Moodboard-Website, die durch blindes Kopieren und Einfügen von Code in die Weboberfläche von ChatGPT entstand. Trotz des umständlichen Vorgehens wurde das Projekt in etwa 2 bis 3 Wochen abendlicher Arbeit fertiggestellt, insgesamt rund 20 Stunden. Der Autor ist überzeugt, dass dies ohne LLM deutlich länger gedauert hätte. Seitdem haben sich LLMs wie Claude Code und später die Claude-Modelle stark verbessert, und für webbasierte Stacks meint der Autor, dass ein LLM kaum etwas nicht leisten kann.
Spiele haben sich jedoch als ganz andere Geschichte erwiesen. Die gleichbleibende Erkenntnis des Autors lautet: LLMs sind schlecht in Spielen. Ein Teil des Grundes liegt laut dem Autor in den Trainingsdaten: Hochwertige Webprojekte gibt es online in Hülle und Fülle, vergleichbarer Spielquellcode ist dagegen um Größenordnungen seltener. Spiele enthalten außerdem viele Elemente, die sich nicht ohne Weiteres als Code darstellen lassen, und sie müssen Dutzende Systeme jenseits des Textlayouts bewältigen, auf das sich Webanwendungen stützen.
Der Autor räumt eine mögliche Voreingenommenheit ein, da er knapp 15 Jahre als Spieleprogrammierer gearbeitet hat. Dadurch erkennt er schwachen Spielecode schnell, ist aber bei ihm unbekanntem Svelte-Code weniger kritisch. Die Leitidee des Vortrags, dass das Spiel selbst als Harness für KI-gestützte Entwicklung dient, soll diese Lücken in praktischen Arbeitsabläufen schließen.
Quelle: Hacker News · Zusammengefasst von HeadlinesBriefing