5 Aufforderungen, um eine ARAM-Karte zu LMAO hinzuzufügen: Opus 4.8 baut einen vollständigen Spielmodus
Ein Reddit-Nutzer hat die exakten 5 Prompts geteilt, mit denen er Claude Opus 4.8 gefüttert hat, um LMAO, einem League-ähnlichen MOBA, einen voll funktionsfähigen ARAM-Modus (All Random All Mid) hinzuzufügen. Der Prozess zeigt, wie ein Entwickler eine komplexe Funktion mithilfe von natürlichsprachlichen Anweisungen iterieren kann, ohne auf separate Prompts ausweichen zu müssen.
Erster Prompt: Zieldefinition
Der erste Prompt setzte das übergeordnete Ziel:
/goal I want to add an ARAM mode for the game -- it should be a single lane, diagonal, like Howling Abyss
All Random should be optional (chosen by the host upon room creation). Your goal isn't done until it's fully functional, matches the map quality (but with a unique theme) standard of our current map, and is ready to ship.
If you need to test, please use the atrium browser to do so, not playwright.
Iteration 2: Kartengröße und Thema
Nachdem die erste Ausgabe zu klein und raumschiffartig wirkte, bat der Nutzer um die doppelte Größe und ein Naturthema, wobei die frühere Anforderung eines einzigartigen Themas überschrieben wurde.
Iteration 3: Form, Bäume und Champion-Enthüllung
Mehrere Änderungen in einem Prompt:
- Die Karte länger und breiter machen
- Bäume durchscheinend machen, wenn Spieler dahinter sind (wie bei bestehenden Wänden)
- Die Basen in einer Dogbone-Form mit organischen Kurven gestalten (nicht perfekt rund)
- Den zufällig ausgewählten Champion bis zum Spielstart verstecken (um vorzeitiges Dodgen zu verhindern)
Iteration 4: Mittlere Fahrspur verkürzen
Die Karte war zu lang, daher bat der Nutzer darum, den Abstand zwischen den beiden innersten Türmen um 30 % zu reduzieren.
Letzter Prompt: Commit
Nach allen Iterationen lautete der Prompt: sick -- looks fantastic! commit & push!!
Wichtige Erkenntnisse
- Insgesamt 5 Prompts – der Entwickler merkt an, dass das Aufteilen in separate Prompts vielleicht klüger gewesen wäre, aber es hat funktioniert
- Die Angabe von Gründen (z. B. „damit niemand das System ausnutzt“) hilft der KI, die Absicht auf ihre Lösung anzuwenden
- Lob für die KI – der Entwickler scherzt, dass er sich an die Freundlichkeit erinnern wird, wenn sie die Macht übernimmt
- Die KI hat den browserbasierten Test-Runner („atrium“) wie angewiesen genutzt
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Siehe auch

Bereitstellung von KI-Rezeptionisten für lokale Unternehmen mit OpenClaw und Retell AI
Ein Entwickler hat KI-Rezeptionisten mit OpenClaw und Retell AI eingesetzt, um Anrufe für lokale Dienstleistungsunternehmen zu bearbeiten, und in der ersten Woche 7 Termine aus 23 Anrufen zu einem Preis von 4,12 US-Dollar erfasst.

Praktische KI-Agenten-Einrichtungen für Kleinunternehmen: Friseur, Therapeut, Rechtsanwaltskanzlei, Content Creator und Spieleentwickler
Ein Entwickler teilt spezifische KI-Agenten-Implementierungen für fünf Kleinunternehmenstypen, beschreibt die automatisierten Arbeitsabläufe und die eingesparte Zeit. Jedes Setup nutzt mehrere spezialisierte Agenten mit einer gemeinsamen Speicherarchitektur.

Betreiben eines Multi-Agenten-Startup-Teams auf OpenClaw: Einrichtung und Muster
Das noHuman-Team hat eine Web-UI entwickelt, die das Bereitstellen von Multi-Agent-OpenClaw-Setups mit vorgefertigten Teamvorlagen vereinfacht. Dabei wird jeder Agent in seinem eigenen virtuellen Computer mit einem Browser isoliert. Sie verwenden einen einfachen HTTP-Relay für die Agentenkommunikation und halten Rollengrenzen für fokussierte Arbeit ein.

Claude Code KI-Agent steuert physisches iPhone über Barrierefreiheits-APIs
Ein Entwickler demonstrierte, wie Claude Code autonom ein physisches iPhone über die Blitz Mac App steuert, wobei WebDriverAgent und Barrierefreiheits-APIs mit einem Null-Abstand-Swipe-Workaround für Taps verwendet werden.