ИИ делает правдоподобно. Чтобы было правильно, я дал ему настоящие замеры

Я делаю хоррор-выживание «За оградой» на Unreal Engine 5. Код и анимацию пишет ИИ, я решаю, какой должна быть игра, и проверяю каждый кадр. Самое важное правило в этом проекте появилось после того, как ИИ сделал мне героя, который бегает «почти как человек».

Проблема: ИИ делает правдоподобно

Языковая модель отлично делает то, что выглядит правильным. Попросите её настроить бег персонажа, и она подберёт углы, которые похожи на бег. Со стороны это видно не сразу. А потом замечаешь, что герой ходит «по канату», как пьяный, или колени у него на бегу проходят в сантиметре друг от друга.

Спорить с ИИ на уровне «мне кажется, плечо высоковато» бесполезно. Ему тоже кажется, только наоборот. Нужна линейка.

Правило: сначала справочник, потом правка

Теперь в проекте так. Прежде чем что-то делать, мы собираем справочник по настоящим данным: открытые научные замеры, таблицы производителей, армейские наставления, данные метеостанций. У каждой цифры есть источник и пометка, насколько ей можно верить: напечатано в источнике, посчитано нами или это наша оценка.

После каждой правки ИИ сам гоняет проверку по всем числам справочника, а не только по тому, что чинил. Хуже стало хоть по одному пункту — правка не готова. Таких справочников уже больше двадцати. Несколько примеров:

• Бег. Открытые лабораторные замеры живых людей: 19 бегунов на обычной скорости, 10 на 5 м/с и один спринтер до 9,5 м/с. Каждый сустав героя должен оставаться в коридоре разброса настоящих людей.
• Стрельба. Пули летят по стандартным таблицам сопротивления воздуха. Наша скорость пули на 100–300 м совпала с таблицами производителей патронов с ошибкой до 1 %. Что пробьёт пуля, берём из армейских наставлений.
• Лес. Данные о настоящих борах под Томском: сколько деревьев на гектаре, какой высоты и толщины. Отсюда правило: ни одного дерева-копии.
• Ветер и погода. Ветер — почасовые данные за десять лет для этих мест, погода — двадцать лет сводок метеостанции Томска: как часто бывают порывы, когда идёт морось, а когда мокрый снег.
• Китеж. Город из легенды собираем по обмерам и фото белокаменного Дмитриевского собора XII века во Владимире.

Случай, после которого правило стало жёстким

Бег героя чинили по одному числу, ширине шага. Подогнали точно: 5,3 см, как у настоящих бегунов. А колено не проверили. В справочнике было написано, где оно должно идти относительно щиколотки, но в проверку это не попало. В итоге колени стали проходить в сантиметре друг от друга, ноги «переплелись».

С тех пор порядок такой: до правки выписать все числа по теме, после правки проверить все. И смотреть кадры глазами рядом с фото из справочника, прежде чем показывать мне.

Зачем это хоррору

Страх держится на доверии. Если лес, выстрел и бег ощущаются настоящими, то веришь и тому, что живёт в озере. Это легенда о граде Китеже, и выдумки в игре хватает. Поэтому всё, что можно взять из жизни, мы берём из жизни.

Что я вынес про работу с ИИ

• ИИ быстро делает правдоподобное. Правильным его делает внешняя линейка, с которой он сверяется сам.
• Проверять надо всё, что касается темы, а не только то, что чинили. Иначе одна починка ломает соседнее.
• Данные почти всегда бесплатны: открытые научные наборы, наставления, климатические архивы. Работа в том, чтобы найти их и прочитать. Это тоже отлично делает ИИ, если попросить источник и уровень доверия к каждой цифре.

Новости игры, кадры и запись в бета-тест — на странице игры: jollynomad.ru/zaogradoy?from=blog#n-2026-11-06

И ещё одна моя игра, маленький хоррор для Android «Don't Look Under the Bed», сейчас в закрытом тесте Google Play. Чтобы она вышла для всех, Google нужно 12 тестеров на 14 дней. Если у вас Android, это две минуты:

1. Вступите в группу: groups.google.com/g/dont-look-beta
2. Станьте тестером и установите игру: play.google.com/apps/testing/com.jollynomad.dontlookunderthebed