timur.ai

Я начинаю свой путь в Roblox.

Но я не кодер и в Роблоксе нет лапши. Зато я ВАЙБКОДЕР!!!

Поэтому я беру следующий стек:

• Roblox Studio – это главное место сборки игры

• Cursor AI – это IDE, откуда мы будем управлять всей разработкой через агента, под капотом которого LLMка Claude 4 Sonnet

• Официальный MCP плагин от Roblox – позволит нам без знаний Roblox Studio строить сцены и объекты с помощью агента прямо из Cursor AI

• Rojo плагин – позволит вытащить структуру проекта из Roblox Studio и засунуть в Cursor AI, чтобы мы могли с помощью агента писать lua скрипты

Готово! Теперь можно вайбкодить и управлять всем процессом через агента прямо из Cursor AI. На видео очень простенькая демонстрация, как это работает.

Дальше планирую отладить флоу разработки через агента, создать свою методологию и набор промптов, чтобы устойчиво строить продукт.

Что вам интересно узнать про это? Если ничего, то напишите, пожалуйста, как сильно вы ненавидите вайбкодинг или Роблокс.

Заранее предвижу некоторые комменты, поэтому пишу сразу, что я не продаю никаких курсов, у меня нет инфопродуктов. И в этом посте нет рефералок и нет ссылок на тг-каналы.

Всем плюс вайб!

4) Менторы. Общение с другими креаторами и экспертами из индустрии всегда дает хороший и профессиональный взгляд со стороны. Иногда свой взгляд очень замыливается и крутые идеи и гипотезы приходят от других профи.

5) Реальные плейтесты. Дать игру человеку и без объяснений понаблюдать, как человек будет взаимодействовать с управлением и онбордиться в игру. Очень часто люди играют сильно иначе, чем подразумевает разработчик игры.

6) Наблюдение за игроками. Я десятки часов трачу на то, что просто наблюдаю, как играют игроки, что они делают в игре. Играю с ними. Плюс смотрю реплеи отдельных игроков. Это одно из ключевых действий, которое позволяет мне лучше погрузиться в продукт.

7) Общение с игроками. Пожалуй, это самое ключевое, что служит источником инсайтов лично для меня. Коммуникация с игроками прекрасно дополняет картинку с сухими метриками. Многие вещи становятся объяснимыми и понятными. Я всегда и очень много сижу и общаюсь с игроками в своих играх. В каждой игре у меня есть лояльный пул игроков, которые подсказывают мне очень крутые штуки.

Playtime

▫️ Avg PT – средний плейтайм

▫️ PT 10m – доля игроков, которые дошли до десятой минуты плейтайма

Appeal

▫️ Feed CR – конверсия из ленты

Monetization

▫️ Buyer CR – конверсия в покупку инапа

▫️ Spend – средний спенд на игрока (ARPU)

Для всех показаталей, кроме Ret D7, данные брались за последние семь дней.

Цветовая разметка:

🟢 зеленым цветом отмечен лучший результат

🟡 желтым цветом отмечен второй результат

🟠 оранжевым цветом отмечен третий результат

Разумеется, работа алгоритма для нас – это black box, но хоть какую-то основу для рассуждений эти данные нам могут дать. Плюс важно учитывать, что некоторые игры (например, Trials Obby и Ride Carts) имеют "старые заслуги", поэтому алгоритм может их все еще высоко ранжировать несмотря на текущие метрики.

Какие моменты я вижу:

• У моей игры уже все достаточно хорошо по плейтайму и ретеншену.

• Конверсия из ленты далека от идеала, но и у Sprunki RP она аналогичная и это не мешает игре быть топ-1.

• А вот по монетизации очевидно, что у Sprunki RP лучшие метрики среди всех игр. Положение Squid Game и Glass Bridge в топе тоже коррелирует в некоторой степени с их монетизационными метриками. У моей игры метрики монетизации достаточно низкие.

Вывод:

☝️ Монетизация, на мой взгляд, играет огромную роль для ранжирования игр. Алгоритму действительно важно, насколько игроки готовы покупать инапы. Так как по ретеншену и плейтайму у меня уже все хорошо, я хочу в значительной степени сфокусироваться именно на монетизационных фичах. Это в том числе важно сделать, так как в относительной перспективе выплаты за плейтайм будут продолжать снижаться.

Продолжаю эксперименты с агентом в Cursor AI. В этот раз мой запрос был таким:

Implement a dancing character in 3D. Add a toggle button to start and stop the dance. Use Three.js. Implement in a single html file.

Далее последовало несколько итераций и получился результат на видео. Весь процесс занял примерно 15 минут.

Агент подобрал модельку и реализовал танец с кнопкой, о которой я просил. Плюс он добавил регулировку скорости танца и сделал удобную камеру с возможностью вращения и зума.

В Cursor AI недавно завезли полноценного агента, который способен работать над вашим проектом в роли программиста и делать уже цепочки автоматизированных действий.

Я протестил, как этот агент может работать над разработкой игровых прототипов. А именно сделать игру Обби. Задачку я для него усложнил тем, что прототип нужно сделать в 3Д и в формате только одного html-файла.

С задачей агент справился на мой взгляд очень круто. Результат, который можно видеть на видео сделан буквально за 10 минут в 3 итерации. Для реализации 3Д агент использовал библиотеку Three js. В качестве LLM использовался последний Sonnet.

Причем были реализованы необходимые базовые элементы:

• непосредственно 3Д-окружение

• управление с прыжком

• работа камеры

• левельная система

• сбор монеток

• таймер

• препятствия

• даже бустеры!

И это за несколько минут очень общей и размытой постановки задач.

Это вау! Я провожу такие эксперименты с ИИ-инструментами примерно с апреля. И вот сейчас я прямо очень впечатлен.

Не терпится заюзать агента уже в более глубокой и полноценной разработке 3Д-игры.

Готовлю статью с аналитикой топ-30 игр на платформе HypeHype. В основном хочу понять, как устроена структура жанров в топе. Плюс будут некоторые дополнительные параметры, по которым можно будет чуть больше понять про жанры.

А пока хочу поделиться очень простенькой аналитической выкладкой про жанры, которые встречаются в топ-чарте чаще всего. Это инфа уже будет вам полезна при выборе механики для игры на платформе.

Ярко выделяются следующие жанры:

• Sandbox (36.7%)

• Obby (13.3%)

• Arcade Racing (10%)

• Tycoon (10%)

• Idler (6.7%)

• Music (6.7%)

Ноябрь получился практически такой же, как октябрь. На скриншоте результат за два месяца.

Основные причины:

• Платформа переводит фокус с оплаты за плейтайм на внутренние покупки (инапы – IAPs). Про инапы я делал несколько постов. Поэтому доход с плейтайма просел. Пришлось оперативно перестраиваться на инапную монетизацию. Получилось заместить падение оплаты за плейтайм инапной выручкой.

• В ноябре на ощутимую монетизацию вышла только одна новая игра, хотя я ожидал, что таких игр будет больше.

Точки роста в декабре:

• Поставленные рельсы инапной монетизации. И дальнейшие улучшения.

• Новые игры из портфолио, которые выйдут на монетизацию. На подходе примерно три игры.

• Игры, созданные в команде.