Workflow de développement d’un MMO 3D avec Claude Opus 5

Presque tout le code a été écrit avec Claude Opus 5. Mais ce qui a permis au projet de continuer à avancer à travers des milliers de cycles d’itération, ce n’était pas un prompt astucieux. C’était d’organiser le projet afin que l’IA puisse trouver ce dont elle avait besoin sans lire toute la base de code. 1. Garder les instructions à côté du code, pas dans un amas centralisé Chaque dossier possède son propre guide contenant les workflows courants et les pièges découverts précédemment. Le guide est chargé automatiquement lorsqu’une session démarre dans ce dossier. Travailler sur les monstres ne nécessite pas de payer le coût de contexte du guide de la carte. Le contexte requis avant chaque tâche est passé d’environ 76,000 tokens à environ 10,000. 2. Faire respecter les règles par des outils, pas par la discipline Je lui ai fait écrire des scripts qui font échouer le build lorsqu’ils détectent des imports circulaires ou des valeurs de couleur écrites directement au point d’utilisation au lieu d’être définies de manière centralisée. N’espérez pas que l’IA se souvienne de chaque règle ; faire échouer le commit est bien plus fiable. 3. Laisser TypeScript servir de rappel Ajoutez une compétence sans son effet et le projet ne compilera pas. Ajoutez un monstre sans créer son modèle et le projet ne compilera pas. Cela ne peut pas être oublié, car le système de types ne l’autorise pas. 4. Rendre le contenu piloté par les données Ajouter un monstre, une compétence ou un objet devrait consister à ajouter une ligne plutôt qu’à modifier tout le système. L’IA gère « ajouter une ligne » avec beaucoup plus de précision que « mettre à jour cinq endroits qui doivent rester cohérents ». 5. Les prompts efficaces définissent des critères d’évaluation, pas des procédures Exemples : « les monstres ordinaires doivent mourir en 2 à 5 secondes », « au moins 97% de chaque carte doit être accessible » et « aucun objet du jeu ne peut avoir un taux de drop inférieur à 3% ». Encodez ensuite ces critères sous forme de tests. Une fois que l’IA sait ce que signifie réussir, elle peut trouver le chemin et déterminer si elle a réussi. En bref : investissez d’abord dans la structure et les tests, puis dans le prompt.