azena play
Du baust mit Claude Code ein kleines, vollständiges, im Browser spielbares Spiel und veröffentlichst es auf itch.io. Du wählst die richtige Engine (Godot, Unity oder Phaser/Web), verstehst den Game Loop und Kern-Mechaniken, lässt KI Spiel-Logik und Assets erzeugen (geprüft gegen die Engine-API und korrekt lizenziert), gibst dem Spiel Game Feel ('Juice') und exportierst es als HTML5. KI iteriert in Stunden — du gibst Richtung und 'feel'.
Was du danach kannst
- Die KI-Spieleentwicklung-Landschaft 2026 einordnen (KI-Prototyp vs. menschliche Handarbeit am game feel)
- Die richtige Engine wählen (Godot textbasiert · Unity In-Editor-KI · Phaser/Web schnellster Browser-Weg)
- Einen Game Loop und eine klare Kern-Mechanik bauen (input→update→render, Delta-Time)
- KI-gestützt Spiel-Logik schreiben (MCP-Plugins, Spec-first, Code gegen die Engine-API prüfen)
- KI-Assets erzeugen und rechtssicher einsetzen (Hybrid-Ansatz, Disclosure, keine geschützten Stile)
- Ein HTML5-Spiel exportieren und auf itch.io im Browser spielbar veröffentlichen
Das Curriculum
19 Lektionen · Schritt für Schritt
- 01
Die KI-Spieleentwicklung-Landschaft 2026
11′KI baut Prototypen in Stunden — aber 'game feel' bleibt Handarbeit. Drei Wege, ein Leitsatz.
- 02
Engine-Wahl: Godot vs Unity vs Web/Phaser
12′Die Wahl der Engine entscheidet, wie gut KI dir hilft und wie schnell du im Browser landest.
- 03
Dein erstes Playable mit KI-Hilfe
11′Spec-first, 'skill files' ins Projekt, in Milestones bauen — so wird aus dem Prompt ein Spiel.
- 04
Game Loop & Kern-Mechaniken
10′Jedes Spiel ist im Kern eine Schleife: input → update → render, jeden Frame neu.
- 05
Kollision & Trefferzonen — wie ein Spiel weiß, dass sich etwas berührt
11′Treffer, Einsammeln, Landen — alles hängt an Kollisionserkennung. Die Box, mit der ein Spiel kollidiert, ist fast nie das sichtbare Sprite, und genau diese Wahl entscheidet, ob sich ein Spiel fair anfühlt.
- 06
Performance & Object Pooling — flüssige 60 fps statt Ruckler
11′Ein Spiel mit 60 fps hat pro Frame nur ~16 ms Zeit. Der häufigste Ruckler-Grund: Objekte ständig erzeugen und wegwerfen. Die Lösung — einen Vorrat einmal anlegen und recyceln.
- 07
KI-gestütztes Coding für Spiel-Logik (Claude Code)
12′MCP-Plugins binden Claude an den Editor — Spec, iteratives Testen und Prüfen gegen die echte API.
- 08
KI-generierte Grafik & Audio (+ Lizenzen/Ethik)
12′Hybrid aus KI-Fundament und menschlicher Politur — und ein klarer Blick auf Recht und Disclosure.
- 09
Procedural Content Generation
11′Inhalte algorithmisch erzeugen — Noise für Terrain, Wave Function Collapse für Level, Seeds für Reproduzierbarkeit.
- 10
NPC-Verhalten & simple Spiel-KI
11′Gegner und NPCs lebendig machen — Finite State Machine als Basis, Behavior Trees für mehr.
- 11
LLM-NPCs — Figuren, die wirklich antworten (und warum das tückisch ist)
9′Statt fester FSM-Zeilen antwortet ein LLM-NPC frei auf das, was der Spieler wirklich sagt. Lebendig — aber Latenz, Kosten und Kontrolle entscheiden, ob es funktioniert.
- 12
Polish & Game Feel ('Juice')
11′Der Unterschied zwischen 'läuft' und 'fühlt sich gut an' — Screen Shake, Tweening, Hit-Feedback.
- 13
Input-Feel — Coyote-Time & Eingabe-Puffer: Steuerung, die dir verzeiht
11′Lektion 9 war, was das Spiel zurückgibt (Juice). Diese ist, was es entgegennimmt — und zwischen 'was der Spieler meinte' und 'was das Spiel registrierte' klafft eine Lücke, die zwei kleine Techniken schließen.
- 14
Level-Design & Schwierigkeitskurve
11′Eine gute Mechanik braucht eine gute Strecke — Flow, sanftes Onboarding und faire Herausforderung.
- 15
UI, HUD & Menüs
10′Die Spieloberfläche muss auf einen Blick lesbar sein — HUD, Hauptmenü, Pause und Game-Over.
- 16
Save/Load & Game State
11′Spielstand sichern, Szenen wechseln und Einstellungen behalten — wo Daten leben, wenn der Spieler weg ist.
- 17
Playtesting & Spieler-Feedback
10′Früh und oft testen lassen, beim Spielen beobachten statt fragen, gezielt iterieren.
- 18
Web-Export & Build
10′Aus dem Projekt wird ein spielbarer Web-Build — Godot HTML5 oder Phaser-Ordner, immer über HTTP getestet.
- 19
Publishing auf itch.io & im Web
11′Vom Build zur öffentlichen URL — ZIP mit index.html im Root, 'im Browser spielbar', Cover & Screenshots.
Was du baust
Echte Artefakte, keine Theorie
Engine wählen + Spec für dein Mini-Game schreiben
Ergebnis: Eine Engine-Entscheidung + eine 1-seitige Spec mit genau einer Kern-Mechanik.
Erstes Playable: Game Loop + Kern-Mechanik bauen
Ergebnis: Ein lauffähiges Playable mit Game Loop und einer funktionierenden Kern-Mechanik.
KI-Gegner (FSM) + Juice einbauen
Ergebnis: Ein Gegner mit sauberer FSM + spürbarer Juice (Screen Shake + Hit-Feedback).
KI-Assets erzeugen + rechtssicher einsetzen
Ergebnis: Kohärente KI-Assets im Spiel + eine Disclosure-Notiz, generische Motive (keine geschützten Stile).
Capstone: Spiel als HTML5 exportieren + auf itch.io veröffentlichen
Ergebnis: Ein spielbarer itch.io-Link: kleines vollständiges Spiel (Loop, Mechanik, KI-Gegner, Juice, Win/Lose+Score), live im Browser.
Der lebendige Game Loop
INPUT → UPDATE → RENDER, Frame für Frame — das Herz jedes Spiels, in Bewegung.
Jedes Spiel ist im Kern diese eine Schleife, die pro Frame durchläuft: INPUT liest Tasten und Pad, UPDATE rechnet die Logik — Delta-Time-skaliert, damit es auf jeder Hardware gleich schnell läuft — und RENDER zeichnet das Bild. Der Sprite wandert die Runde, der Frame-Tick zählt hoch. Wer den Loop versteht, versteht, wo Mechanik, game feel und Performance eigentlich entstehen — und wo die KI dir Code generiert, während du die Richtung hältst.
Godot
Textbasierte Formate (.gd/.tscn) — ideal, wenn ein Agent wie Claude Code im Editor mitschreibt (MCP-Plugin).
Unity
Mächtige In-Editor-KI-Generatoren (Sprite/Texture/Behavior) — wenn du Tooling-Tiefe und ein großes Ökosystem willst.
Phaser / Web
Schnellster Weg zu „im Browser spielbar“ — reines JS/TS, Ordner mit index.html, direkt auf itch.io.
KI baut das Playable, der Mensch macht das Gefühl
Eine spielbare Version entsteht in Stunden — aber Timing, Juice und Feedback (game feel) bleiben Handarbeit. Die Faustregel der Szene: „vibe direct, don't vibe code“ — du gibst Richtung und Feel vor, die KI iteriert den Code. Erst eine klare Kern-Mechanik sauber, dann polieren.
FSM als Rückgrat einfacher Spiel-KI
Gegner laufen über eine Finite State Machine: idle → patrol → chase → attack → flee. Die KI generiert dir das FSM-Boilerplate zuverlässig — du definierst die States und Übergänge. Für komplexere Logik kommen Behavior Trees dazu.
KI-Assets: Recht vor Release klären
Für player-consumed KI-Content verlangt Valve eine Disclosure beim Store-Eintrag. Keine geschützten Charaktere oder Künstlerstile reproduzieren. Sicherer Weg: KI-Fundament generieren, menschlich polieren, Herkunft sauber dokumentieren — sonst ist es ein rechtliches Risiko, kein Shortcut.
Deinen ersten lauffähigen Game Loop bauen — vom Prototyp bis zum spielbaren Browser-Build, mit Nova als Mentor.
Track startenBelege & Quellen
Jede Aussage ist belegt — echte, geprüfte Quellen statt Behauptungen.
Reinschnuppern
Gratis-VorschauGO vs. NO-GO — ein echtes Beispiel aus dem Track.
Wie der Track läuft
Mit Nova als Mentor
Dein KI-Mentor erklärt jedes Konzept, gibt dir fertige Claude-Code-Prompts und hilft bei jeder Frage.
Entscheidungs-Challenge
Kein Erklären: du stehst in einer echten Führungssituation, wählst die strategisch beste Option und begründest sie — Nova bewertet dein Urteil, nicht deine Eloquenz. Eine schwache Wahl rettet auch die schönste Begründung nicht.
In deinem Tempo
Rund 164 Minuten Kerninhalt — plus deine eigenen Projekte. Jederzeit pausierbar.
Fehler, die du vermeidest
- Scope Creep ('mein erstes Spiel ist ein MMO') — erst EIN vollständiges kleines Spiel shippen.
- Kein echter Game Loop / keine Win-Lose-Bedingung — eine Tech-Demo ist noch kein Spiel.
- KI-Code passt nicht zur Engine (halluzinierte/veraltete API) — skill files laden + gegen die API prüfen.
- Asset-Lizenzen & Disclosure ignoriert (geschützte Charaktere/Stile, Valve-Regeln) — rechtliches Risiko.
- Vibe coding ohne Spec & ohne Game Feel — seelenloses Ergebnis; KI iteriert, der Mensch gibt Richtung/feel.
Bereit für azena play?
250 Token · 19 Lektionen · von der KI geprüft.