TenKay是一个风险游戏，玩家通过掷骰子来确定自己的运气，一个HTML文件，免费在浏览器中玩。Jam反馈评估了视觉效果为114个条目中最好的前半部分，但称游戏平淡。这个是修复它的工作流程，克劳德负责编码，我负责指导。

值得讨论的部分：验证。AI在Playwright中玩游戏，甚至我都没有看到构建。一个机器人驱动的实际输入通过实际游戏，一个评分回归套件在每个切片上运行（直线=1000，三个1=1000，四个2=400），并且在每个艺术风格下截图实际上看了看图片。它捕捉到了代码评审永远也不会捕捉到的东西：掷骰子时旋转的像素，一个评分条带在一个字体大小下溢出，一个由AI生成的肖像画集中的金环渗透到椭圆裁剪中。渲染和看比阅读和希望更重要。

第二个事项：杀死默认的AI美学。所有通过AI构建的Canvas游戏都出来一样：蓝紫色光环在海军渐变色，Arial。我们首先渲染了四个静态的艺术方向的模拟（赌场感觉，想要的海报，CRT机箱，黑板），从图片中选择，然后嵌入了真实的字体作为base64，以便玩家也能看到它们。所有四个都作为可选择的桌子发货。

第三个事项：人类否决很重要。AI自发提出了一个偷窃机制，并且建造了它。错误的决定，不是我想要的游戏，我撤销了它。它也生成了一个骰子资产画集，其中一半的点排列都是几何学上的错误，所以骰子仍然是程序化的。肖像画从画集中加入了，但骰子没有。

结果：12个AI对手，有不同的银行性格，五个艺术风格，1到5个对手，成就。我的妻子不喜欢视频游戏，她把它固定在了她的手机上。

房间里有一个问题：你的验证循环是什么样子的？还有人在让AI看一下它自己的输出的截图吗，还是大家都还在信任diff吗？

视频：60年代的胶卷，附着。评论中有链接。