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技术栈： 基于 Godot 4.6 引擎，游戏逻辑完全由 C# 编写。,- 支持主体一致性、多角色/多对象连贯生成（最高5个角色+14个对象）; ,模型直接集成Gemini App，操作更便捷

战略选择：重软件，轻“躯壳”,输入端： Momo 在连接了树莓派 5 的蓝牙键盘上随心所欲地踩踏。,活跃度要求:在过去3个月内，申请者需有持续的提交（commit）、版本发布或 PR 审核记录。,骑士“随手拍”机制:引入外卖员作为流动治理的重要补充。骑手在取餐和配送过程中，如发现商家存在证照异常、环境脏乱等潜在风险，可直接通过系统上报。,这场实验的核心在于如何让 AI 理解乱码。Caleb 为 Claude 设置了极其特殊的提示词，将其定位为一位“只能用非凡方式交流的古怪天才设计师”，并告知其乱码中蕴含着神秘的游戏创意。配合截图反馈、场景检查和着色器验证等自动反馈工具，Claude 成功在1到2小时内将这些随机字符转化为了真正可玩的游戏。

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战略思考:拒绝“符号化”，追求“全球共创”,虽然这只是一场展示 AI 潜力的趣味实验，但它证明了在强大的限制机制与自动化工具辅助下，AI 已经能够处理极高随机性的输入并将其转化为复杂的逻辑产出。