Браузерная игра в 114 тыс. строк кода, написанная ИИ за 3 недели
Разработчики создали игру‑браузер из 114 000 строк кода полностью при помощи нейросетей за три недели, показав, как управлять проектом, когда код превышает контекстное окно.
В статье на Habr AI «Когда контекстное окно кончается, а проект — нет» рассказывается о создании браузерной игры, состоящей из 114 000 строк кода, полностью сгенерированных нейросетями за три недели. Команда использовала популярные LLM‑модели (ChatGPT, Claude и другие) для написания логики, графики и тестов, но столкнулась с основной проблемой – контекстное окно моделей ограничивает количество кода, которое можно обработать за один запрос.
Чтобы поддерживать масштаб проекта, разработчики внедрили несколько методов:
- Chunk‑based prompting – код разбивался на небольшие модули (по 2‑3 КБ), каждый из которых передавался модели отдельно.
- Векторные хранилища – важные фрагменты кода и архитектурные решения индексировались в базе embeddings, что позволяло быстро находить нужные части без полного контекста.
- Автоматический рефакторинг – после генерации новых функций система проверяла их на дублирование и предлагала объединять схожие блоки.
- CI/CD с AI‑проверкой – каждый коммит проходил через цепочку LLM‑ревью, где проверялись стилистика, покрытие тестами и соответствие архитектурным правилам.
В результате команда смогла поддерживать согласованность кода, несмотря на то, что полная база не помещалась в один запрос модели. Проект доступен в открытом репозитории, а подробный разбор методов управления контекстом – в статье habr.com/ru/articles/1050728/. Этот кейс демонстрирует, что крупные проекты могут быть построены с помощью ИИ, если правильно организовать работу с ограниченным контекстом.
Для AI‑разработчиков и студентов это подтверждает, что масштабные проекты возможны даже при ограничениях LLM. Главное – выстроить инфраструктуру для разбиения кода, хранить embeddings и автоматизировать ревью. Однако без продуманного пайплайна быстро растущий код может стать хаосом, поэтому инвестировать в инструменты управления контекстом стоит уже на ранних этапах.
