Gemini 2.5 Pro + Claude 3.7：AI夢幻組合，開發流程大躍進！

結合 Gemini 2.5 Pro 和 Claude 3.7：探討 AI 雙子開發工作流程

Gemini 2.5 Pro 與 Claude 3.7 的整合透過 MCP 伺服器提供了一個全新的方式，讓大型語言模型（LLMs）能夠在複雜項目中協作。利用各自的獨特優勢，這些模型增強了工作流程，並在包括遊戲開發在內的多個領域中推動創新解決方案。這篇由 All About AI 提供的指南深入探討了這一整合的技術與協作方面，重點在於使用 3JS 創建一款類似 QWOP 的肢體跑步遊戲，同時檢視了所遇到的挑戰、實施的解決方案，以及這一先進的協作開發方法的廣泛影響。

結合 Gemini 2.5 Pro 和 Claude 3.7 的要點：

– 通過 MCP 伺服器整合 Gemini 2.5 Pro 和 Claude 3.7，使得協作無縫進行，Gemini 專注於規劃，而 Claude 則負責編碼和除錯，簡化了複雜的開發工作流程。
– 這些模型成功合作創建了一款使用 3JS 的類 QWOP 肢體跑步遊戲，通過迭代問題解決來應對現實物理、肢體關節和反應式控制等挑戰。
– MCP 伺服器支持持續的規劃、編碼、測試和除錯循環，使模型能夠克服角色平衡和關節機械等問題，實現更流暢的遊戲體驗。
– 使用 GitHub 和 Vercel 等先進的除錯工具和托管平台來完善遊戲，並使其可供測試、共享和社群貢獻。
– 本項目展示了 LLM 協作在遊戲開發及其他領域的潛力，為模擬、AI 驅動工具以及跨行業的協作研究鋪平道路。

MCP 伺服器在 LLM 協作中的角色

MCP 伺服器作為促進 Gemini 2.5 Pro 和 Claude 3.7 之間無縫通信和任務分配的中心框架。每個模型貢獻獨特的能力，相互補充，創造出協同的工作流程：

– Gemini 2.5 Pro：擅長生成詳細的實施計劃，將複雜任務分解為可管理的步驟，並概述項目架構。
– Claude 3.7：專注於通過精確和適應性地編寫、完善和除錯代碼來執行這些計劃。

這種結構化的分工使開發過程更高效、有序。例如，在 QWOP 風格的遊戲項目中，Gemini 2.5 Pro 定義了遊戲的架構，包括物理引擎、角色機制和控制系統。然後，Claude 3.7 將這些計劃轉化為功能性代碼，根據測試和除錯反饋進行迭代完善。這種協作工作流程確保每個模型在其專業領域內運作，從而實現了高效且有效的開發過程。

使用 3JS 開發 QWOP 風格的肢體跑步遊戲

該項目圍繞創建一款受 QWOP 啟發的肢體跑步遊戲展開，玩家需要控制角色的肢體來避開障礙。使用 3JS 這一 JavaScript 3D 圖形庫，遊戲整合了 2D 和 3D 元素，以增強視覺吸引力和遊戲複雜性。

Gemini 2.5 Pro 和 Claude 3.7 之間的合作對設計遊戲的核心機制至關重要，包括：

– 肢體運動和關節關節：確保角色動作真實且反應靈敏。
– 物理模擬：創建角色與環境之間的準確互動。
– 反應式控制：提供引人入勝且直觀的玩家體驗。

其中一個主要挑戰是實現現實的物理效果和直觀的控制。早期版本顯示出角色平衡不穩和關節機械不穩定等問題，導致遊戲體驗不可預測。通過不斷調整扭矩、摩擦和碰撞檢測等參數，模型改善了角色的穩定性和運動。這一迭代改進過程使遊戲變得更加愉悅和實用。

迭代問題解決和克服開發挑戰

遊戲開發本質上是迭代的，這個項目也不例外。最初實施肢體控制的嘗試導致了不穩定的動作和頻繁的崩潰。然而，MCP 伺服器的設置使得持續的規劃、編碼、測試和除錯循環成為可能，讓模型能夠有效地應對這些挑戰。

例如，當角色的肢體在移動過程中難以保持平衡時，Gemini 2.5 Pro 提出了對關節機械的調整建議。Claude 3.7 實施了這些變更，並對代碼進行了完善，以確保肢體位置之間的過渡更流暢。這種迭代問題解決的方法不僅解決了技術問題，還展示了 LLM 協作在應對複雜開發挑戰中的潛力。

除錯、部署和未來應用

除錯在該項目的成功中發揮了關鍵作用。模型使用先進的除錯工具實時識別和解決問題。通過分析錯誤日誌和性能指標，他們確定了需要改進的區域，例如優化物理計算和完善控制輸入。這一精細的除錯過程確保了遊戲的功能性和穩定性。

為了讓遊戲更廣泛地接觸到觀眾，考慮使用 GitHub 和 Vercel 等托管平台進行部署。這些平台提供了用戶友好的界面，方便分享和測試遊戲，讓用戶可以探索其功能，甚至為其開發貢獻力量。

展望未來，MCP 伺服器設置和 Gemini 2.5 Pro 與 Claude 3.7 的協作能力在遊戲開發以外的應用中具有重大潛力。可能的應用領域包括：

– 互動模擬：開發需要真實和動態環境的培訓或教育工具。
– 先進的 AI 驅動工具：為醫療、金融或物流等行業創建智能系統。
– 協作研究：促進科學和工程領域的跨學科項目，這些項目需要複雜的問題解決。

將遊戲托管在 GitHub 或 Vercel 等平台上也可能促進社群參與，鼓勵用戶測試、完善和擴展該項目。這種協作方式可能導致進一步的創新和改進。

擴展 LLM 協作的視野

Gemini 2.5 Pro 和 Claude 3.7 的整合透過 MCP 伺服器代表了協作開發的一個重大進展。通過解決遊戲機制、物理和控制方面的挑戰，這些模型展示了它們有效合作的能力，為更具雄心的項目鋪平了道路。無論你是開發者、研究者還是愛好者，這種方法都提供了對 LLM 在創意和技術過程中實際應用的寶貴見解。

這個項目的成功強調了 LLM 協作的巨大潛力。隨著這些技術的不斷發展，它們在各個領域的整合可能會導致新的創新，讓我們能夠以更高的效率和精確度應對越來越複雜的挑戰。

這一切都表明，未來的技術發展將會更加依賴於這種智能協作模式，無論是在遊戲開發還是其他行業，LLM 的潛力都值得我們期待。

以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。