AI로 게임을 만들려다 배운 것 — '클로드로 게임 개발'의 반만 진실

처음엔 메이플스토리 같은 횡스크롤 게임을 만들고 싶었어요. 유튜브엔 "클로드(AI)로 게임 만들었다"가 넘치니까. 그런데 직접 해보니 — 그건 이미 게임 개발 지식이 있는 사람이 AI로 퀄과 속도를 높인 것이지, 지식 없이 "그냥 만들어줘" 하면 제대로 안 나왔습니다. 결국 제가 완주한 건 조작형 게임이 아니라 관람형 '자동사냥'(버섯커 키우기 같은)이었어요.

이 글은 그 정직한 여정입니다 — 어디서 막혔고, 왜 피벗했고, 무엇을 배웠는지. (그리고 아래 🎮 직접 보기 링크로 완성본을 돌려볼 수 있어요.)

한국에서 혼자 AI 챗봇을 만드는 개발자입니다. 전부 실제로 만들어보고 겪은 것만 씁니다.

1. 첫 번째 벽 — AI가 만든 캐릭터는 '걷질 못한다'

메이플 같은 게임엔 움직이는 캐릭터가 필수예요. 그래서 처음엔 AI 이미지 생성(gpt-image)으로 치비 캐릭터를 만들고, 그걸 걷게 하려고 walk cycle(걷는 동작 4프레임)을 뽑았습니다.

여기서 막혔어요. 프레임마다 캐릭터가 미묘하게 딴 캐릭터가 됩니다 — 옷 색, 비율, 얼굴이 프레임 1·2·3·4에서 조금씩 달라져요. 게임에서 이걸 이어붙이면 캐릭터가 걷는 게 아니라 부들부들 떨립니다.

이건 AI 영상 만들기(제작기 #3)에서 부딪힌 바로 그 천장이에요 — AI 이미지 생성은 일관된 캐릭터 애니메이션(다중 프레임 움직임)을 못 만든다. 영상에서도, 게임에서도 같은 벽.

2. 피벗 ① — AI 캐릭터를 버리고 기성 스프라이트로

그래서 첫 번째 항복: AI 생성 캐릭터를 포기하고, CC0 라이선스 픽셀아트 스프라이트로 갈아탔어요. 주인공은 Hero Knight(LuizMelo), 몬스터는 Pixel Adventure(Pixel Frog) — 게임 아티스트가 손으로 그린 일관된 애니메이션 시트라 프레임이 안 흔들립니다.

교훈 하나: "AI로 게임 에셋 만들기"는 캐릭터 애니메이션에선 아직 안 된다. 스킬 이펙트(결계링·스파크) 같은 정적/절차적 VFX는 직접 코드로 만들 수 있었지만, 움직이는 캐릭터는 기성 에셋이 정답이었어요.

3. 피벗 ② — 조작형(메이플)을 버리고 '관람형 자동사냥'으로

더 큰 피벗이 남았어요. 메이플은 캐릭터를 직접 조종하는 게임인데, 조작형은 물리·충돌·입력·레벨디자인… 혼자 AI로 감당하기엔 너무 컸습니다. 그래서 장르 자체를 틀었어요 — 관람형 자동사냥(버섯커 키우기 스타일). 캐릭터가 알아서 전진하며 자동 전투하고, 나는 지켜봅니다. 조종을 안 하니 애니메이션·조작 부담이 확 줄었죠.

그런데 이 '차선책'이 오히려 더 리엘다운 것이 됐어요. 캐릭터가 만나는 몬스터를 실제 개발 데이터로 채웠거든요:

"엄청난 걸 만든 게 아니라, 그런 환경에서 어떻게 극복해 나가는가" — f-string 크래시 루프, 배포 OOM, 디스크 100% 같은 대형 사고가 보스로, 그걸 살아남으려고 만든 방어책이 스킬로 나옵니다. 만든 시스템(챗봇·NFT·자율 연구실…)은 이정표 몬스터 + 장비로. 게임이 곧 빌드인퍼블릭 기록이 된 거예요.

4. 정직한 결론 — '클로드로 게임'의 반만 진실

돌아보면 이게 핵심 교훈입니다:

유튜브의 "AI로 게임 만들었다"는 대부분, 이미 게임 개발 지식이 있는 사람이 AI로 퀄·속도를 높인 결과예요. 지식 없이 "그냥 만들어줘"로는 제대로 된 게임이 안 나옵니다. AI는 실력을 증폭하는 도구지, 기반 지식을 대체하진 않아요.

그래도 후회는 없어요. 제 마음가짐은 늘 이랬거든요 —

일단 해본다. 최선(메이플·AI 캐릭터)이 막히면 차선(기성 스프라이트·자동사냥)을 먼저 하고, 기술은 계속 추적하며 기록해둔다.

그리고 그 차선이 허상이 아닌 현실적인 결과물로 남았어요 — 심지어 원래 목표(조작형)보다 더 나답게. AI 이미지의 애니메이션 천장(영상 #3과 같은 벽)을 게임에서도 확인했고, 그 한계를 우회하는 설계가 뭔지 배웠습니다.

🎮 완성본을 직접 돌려보세요 → /play (리엘이 실제로 겪은 이슈·사고·개선이 자동사냥으로 흘러갑니다.)