Playco 用 GPT‑6 Astra 製作遊戲原型，人手修正次數減半
Playco 使用 GPT‑6 Astra，從一個灰盒基礎建構三個主題遊戲原型，其中大部分首次嘗試便能正常運作。
成果
50%
較上一個模型的人手修正次數減幅
成果
3
個用同一灰盒基礎建構的主題遊戲原型
Playco 正使用 GPT‑6 Astra 建構 Playbot，這是一款為專業遊戲開發人員而設、由 AI 驅動的整合式開發環境。它可直接連接 Unity 和 Godot 等引擎，讓 AI 模型在開發人員慣用的工具中編輯場景、遊玩及測試遊戲、驗證更改，並同步處理多項工作。
在遊戲開發中，模型不能只會編寫程式碼。它必須能就空間、視覺參考、響應式介面和遊戲手感進行推理，並判斷更改在實際遊玩時是否有效。Playbot 讓模型可在引擎中建構內容、執行測試、找出錯誤，並改進其成果，令這一切成為可能。
「GPT-6 Astra 的空間推理能力大幅提升，能以合理方式排列各項元素。此外，它的視覺能力似乎亦更加出色。我們亦發現遊戲引擎中的 UI 響應速度有所改善。」
Playco 團隊使用 GPT‑6 Astra，以簡單的基本形狀製作無主題灰盒原型，再就遊戲玩法和創意細節進行數次迭代。團隊以這個共用基礎，開發出三個不同主題的遊戲原型。Playco 表示，GPT‑6 Astra 一次便製作出全部三個原型。
大部分原型亦首次嘗試便能正常運作。首席產品工程師 Joao Vieira 指出：「憑藉 Astra，第一個原型已經相當成熟。我們只需按遊戲玩法偏好作出調整。」其中一個數碼龐克版本需要修正效能問題，其餘版本則毋須再經迭代便順利完成。
使用上一個模型時，Playco 最初的灰盒完成度較低。後來，提示模型作出修正反而開始帶來負面效果，因此工程師不得不介入，親自修正遊戲。改用 GPT‑6 Astra 後，Playco 表示人手修正次數減少了 50%。
團隊亦發現空間推理、重現參考圖像、Unity 內的響應式 UI，以及遊戲手感均有所改善。由於 Playbot 可讓模型親自玩遊戲並驗證其更改，Playco 表示 Astra 亦更容易找出錯誤，並識別可改善玩家體驗之處。
對 Playco 而言，最大的影響是能把更多構思轉化為可供開發人員實際遊玩和比較的實體原型。正如首席產品工程師 Joao Vieira 所言：「如果你對一款遊戲有 10 個構思，便可以全部付諸實施，親自試玩並感受效果，而不是僅靠憑空想像。」
