要數經典的電子遊戲，相信大家一定聽過、甚至玩過「食鬼」（Pac-man）或「貪食蛇」（Nibbles），兩款遊戲都是操控著角色一邊避開障礙物，一邊吃掉地圖上的食物，系統易上手之餘亦非常刺激。有外國電腦工程師就在與兒子玩遊戲時忽發奇想，寓教於樂，與兒子一同設計揉合「食鬼」與「貪食蛇」元素的電子遊戲。
最終，他們在 AWS 最新的「生成式 AI」助手 Amazon Q Developer CLI 的幫助下，僅花一個下午就設計出兩款可動可玩的電子遊戲，令人驚訝現時在「生成式 AI」協助下，「遊戲設計」的門檻已逐步降低，相信未來更多玩家的創意將可隨時實現！
以 Amazon Q Developer CLI 輸入自然語言 自動編寫及修改遊戲程式碼
任職 AWS 的 Derek Bingham 早前撰文分享與兒子設計電子遊議的趣味體驗。他指在與兒子決定一同設計遊戲之時，他發現最簡單、最直接的方式，就是安裝 AWS 最新的「生成式 AI」助手 Amazon Q Developer CLI。他指，Amazon Q Developer CLI 雖然並不是一款特別針對遊戲開發而設計的助理，但它卻能將「生成式 AI」功能直接帶到程式設計的指令列，在配搭上專為電子遊戲設計的跨平台 Python 模組 Pygame，整體效果出奇地好。
Bingham 特別提到，為了讓 12 歲、對程式設計沒有太多經驗的兒子一同編寫遊戲，他選用以 免費且開源、可跨平台的 Pygame 來開發遊戲，一來安裝容易，二來使用 Python 能讓初學者更易上手；配搭上 Amazon Q，在示範中可見 Bingham 只輸入了一句「q doctor」，Amazon Q 即可自行檢視相關的安裝設定是否已經完成。
Amazon Q Developer CLI 大幅降低遊戲設計技術門檻
接著，Bingham 向 AI 助理輸入提詞（prompt）：「編寫一個結合食鬼與貪食蛇概念、使用 pygame 設計的遊戲。」（q /chat “write a pygame game which combines the ideas of pacman and nibbles”）Amazon Q Developer CLI 即著手處理各類繁瑣工作，例如建立程式碼儲存庫、生成 README.md 檔案、自動填寫 pacnibbles.py 的程式碼等，AI 更在完成項目後向 Bingham 父子展示設計的遊戲邏輯與機制，感覺就像 AI 助手幫他們自動整理好所有文件，讓二人能更專心於設計出更好的遊玩機制、更符合遊戲感覺的畫風等核心內容。
Bingham 隨即亦實測及成功啟動遊戲，在試玩過後，Bingham 為改善遊戲畫面窒礙問題，又隨即向 Amazon Q 發了一些以自然語言為基礎的「最佳化提示」，進行如改善畫質（I now want the game to look really nice with enghanced graphics）、新增遊戲功能（I now want power pills which let me eat the ghost as a concept）的修改；結果，這款融合「食鬼」與「貪食蛇」概念的遊戲「pacnibbles」隨即誕生。
以 Vibe Coding 專注遊戲設計 實現創意
Bingham 總結經驗，指與兒子一同設計遊戲「pacnibbles」的核心原理，是使用了「child coding」的方法，形式上與近年使用 AI 技術的「vibe coding」（氛圍編程）相近，他們先以遊戲玩法核心感受出發，並透過「生成式 AI」來補足技術細節，再不斷疊代建構出遊戲的樣貌。
總結而言，Bingham 認為在 Amazon Q Developer CLI 人工智能助手的幫助下，他們能夠以遊戲體驗為最優先，建立出最小可行的產品，並使用 AI 克服技術難題，在與小孩測試過後，他們亦能進行即時的回饋與疊代優化。他認為這些「vibe coding」或「child coding」方法，在「生成式 AI」助手幫助下，能有助他們輕鬆實現二人的創意遊戲設計想法，亦成為他們父子二人的最佳親子「遊戲」！
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