Claude Fable 5 ਨੇ ਇੱਕ ਚਾਰ ਸਾਲ ਪੁਰਾਣੇ ਟਵੀਟ ਨੂੰ ਇੱਕੋ ਇੱਕ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਸੈਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਖੇਡਣਯੋਗ 3D ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਗੇਮ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ, ਅਤੇ ਇਹ ਸਾਰਾ ਭਾਰੀ ਕੰਮ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਮਨੁੱਖ ਦੁਆਰਾ ਚੁਣੇ ਗਏ ਟੈਕ ਸਟੈਕ ਜਾਂ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਇਨਪੁਟ ਦੇ ਕੀਤਾ।

Simon Willison ਨੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਟਵੀਟ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਵੇਰਵਾ, ਇੱਕ ਸਕ੍ਰੀਨਸ਼ੌਟ ਅਤੇ ਦੋ ਸਹਾਇਕ ਤਸਵੀਰਾਂ ਦਿੱਤੀਆਂ। ਉਸ ਮਾਮੂਲੀ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਤੋਂ Claude Fable 5 ਨੇ ਪੂਰਾ ਕੋਡਬੇਸ ਲਿਖਿਆ, 3D ਇੰਜਣ ਵਜੋਂ Three.js ਦੀ ਚੋਣ ਕੀਤੀ, OpenAI ਮਾਡਲ ਰਾਹੀਂ ਗੇਮ ਦੇ ਟੈਕਸਚਰ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ, ਅਤੇ ਹਰ ਬਦਲਾਅ ਨੂੰ ਇੱਕ GitHub ਰੈਪੋਜ਼ਟਰੀ ਵਿੱਚ ਪੁਸ਼ (push) ਕੀਤਾ। ਰੈਪੋਜ਼ਟਰੀ ਨੂੰ GitHub Pages ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਗਿਆ ਸੀ, ਇਸ ਲਈ ਹਰ ਕਮਿਟ (commit) ਲਗਭਗ ਅੱਧੇ ਮਿੰਟ ਦੇ ਅੰਦਰ ਇੱਕ ਲਾਈਵ URL 'ਤੇ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ ਲੱਗ ਪੈਂਦਾ ਸੀ। ਨਤੀਜਾ ਇੱਕ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ “Raccoon Heist” ਗੇਮ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਅੱਜ ਕੋਈ ਵੀ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਵਿੱਚ ਖੇਡ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਿਵੇਂ ਹੋਇਆ

  • ਘੱਟਤਮ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੋਂਪਟ (Minimal prompt) – ਅਸਲ 2022 ਦੇ ਟਵੀਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਗੇਮ ਕੰਸੈਪਟ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਸੀ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਕ੍ਰੀਨਸ਼ੌਟ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ। Willison ਨੇ ਹਵਾਲੇ ਲਈ ਦੋ ਵਾਧੂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਲਾਈਨਾਂ ਜੋੜੀਆਂ। ਉਸਨੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ, ਗ੍ਰਾਫਿਕਸ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ, ਜਾਂ ਡਿਪਲਾਈਮੈਂਟ ਬਾਰੇ ਕੋਈ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤੇ।
  • ਮਾਡਲ ਦੁਆਰਾ ਲਏ ਗਏ ਫੈਸਲੇ – Claude Fable 5 ਨੇ ਰੈਂਡਰਿੰਗ ਇੰਜਣ ਵਜੋਂ 3D ਗ੍ਰਾਫਿਕਸ ਲਈ ਇੱਕ JavaScript ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ, Three.js ਦੀ ਚੋਣ ਕੀਤੀ। ਇਸਨੇ ਗੇਮ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦਾ HTML, JavaScript, ਅਤੇ ਐਸੇਟ-ਲੋਡਿੰਗ ਕੋਡ ਲਿਖਿਆ।
  • AI-ਨਿਰਮਿਤ ਐਸੇਟਸ (AI-generated assets) – ਇੱਕ OpenAI ਮਾਡਲ ਨੇ ਟੈਕਸਚਰ ਤਸਵੀਰਾਂ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀਆਂ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਡਿਜ਼ਾਈਨਰ ਦੀ ਲੋੜ ਖਤਮ ਹੋ ਗਈ।
  • ਲਗਾਤਾਰ ਡਿਲੀਵਰੀ (Continuous delivery) – ਹਰ ਕੋਡ ਪੁਸ਼ (code push) ਨੇ GitHub Pages ਨੂੰ ਸਾਈਟ ਨੂੰ ਮੁੜ ਬਣਾਉਣ (rebuild) ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਨਵਾਂ ਵਰਜ਼ਨ 30 ਸੈਕਿੰਡ ਤੋਂ ਵੀ ਘੱਟ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ ਲੱਗ ਪੈਂਦਾ ਸੀ। Willison ਨੇ ਗੇਮ ਨੂੰ ਇੱਕ ਖਾਲੀ ਕੈਨਵਸ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਖੇਡਣਯੋਗ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਤੱਕ ਅਸਲ ਸਮੇਂ (real time) ਵਿੱਚ ਵਿਕਸਤ ਹੁੰਦੇ ਦੇਖਿਆ।

ਇਹ ਕਿਉਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ

ਰਵਾਇਤੀ AI ਕੋਡਿੰਗ ਸਹਾਇਕਾਂ ਨੇ ਉਦੋਂ ਆਟੋ-ਕੰਪਲੀਟ, ਬੱਗ-ਫਿਕਸ ਸੁਝਾਅ, ਜਾਂ ਸਨਿਪੇਟ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕੀਤੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਡਿਵੈਲਪਰ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਸਪੈਸੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। Claude Fable 5 ਨੇ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਸੀਮਾ ਪਾਰ ਕੀਤੀ: ਇਸਨੇ ਇੱਕ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ ਟੀਚਾ ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤਾ, ਇੰਪਲੀਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਸਟੈਕ ਚੁਣਿਆ, ਐਸੇਟਸ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਲਾਈਵ ਉਤਪਾਦ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ—ਇਹ ਸਭ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਦੇ।

SWE-bench ਵਰਗੇ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਇਹ ਮਾਪਦੇ ਹਨ ਕਿ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਕਿੰਨੀ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੱਲ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਅੰਤ-ਤੱਕ (end-to-end) ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਅਨੁਭਵ ਬਣਾਉਂਦੇ ਦੇਖਣਾ ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਤੇਜ਼ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਿੰਗ ਲਈ, ਇਹ ਵਰਕਫਲੋ ਸਾਬਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਡਿਵੈਲਪਰ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕੰਸੈਪਟ ਅਤੇ ਕੁਝ ਐਸੇਟਸ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਉਸਨੂੰ ਡਿਪਲਾਈਮੈਂਟ ਟਾਰਗੇਟ ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਮਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਰਤੋਂਯੋਗ ਡੈਮੋ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਕਿਸ ਨੂੰ ਫਾਇਦਾ ਹੋਵੇਗਾ, ਅਤੇ ਕੌਣ ਪਿੱਛੇ ਰਹਿ ਸਕਦਾ ਹੈ

  • ਸਟਾਰਟ-ਅੱਪਸ ਅਤੇ ਇੰਡੀ ਡਿਵੈਲਪਰ ਇੱਕ ਪੂਰੀ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਟੀਮ ਨੂੰ ਹਾਇਰ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਗੇਮ ਵਿਚਾਰਾਂ ਜਾਂ UI ਕੰਸੈਪਟਾਂ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
  • ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਟੀਮਾਂ ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਲਈ ਪ੍ਰੂਫ-ਆਫ-ਕੰਸੈਪਟ ਫੀਚਰਾਂ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
  • ਟੂਲ ਵੈਂਡਰ ਜੋ AI-ਡਰਾਈਵਨ ਕੋਡ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਵੇਖ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਮੰਗ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ ਆਰਕੇਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ ਫੀਚਰਾਂ ਵੱਲ ਵਧ ਰਹੀ ਹੈ—ਜੋ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਫਰੇਮਵਰਕ ਚੁਣਨ ਅਤੇ CI/CD ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।

ਇਸਦੇ ਉਲਟ, ਉਹ ਡਿਵੈਲਪਰ ਜੋ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਫੈਸਲਿਆਂ, ਪਰਫਾਰਮੈਂਸ ਟਿਊਨਿੰਗ, ਜਾਂ ਆਰਟ ਡਾਇਰੈਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਮਾਹਰ ਹਨ, ਉਹ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਸਭ ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ ਵਾਲੇ, ਘੱਟ-ਜਟਿਲਤਾ ਵਾਲੇ ਕੰਮ ਲਗਾਤਾਰ ਆਟੋਮੇ